信息可视化技术融合了计算机图形技术、计算机交互技术、机器学习技术和认知心理学等多门学科的优势,充分利用人类对视觉的感官能力,分析大规模的抽象信息,从直观的视觉角度充分展示信息并挖掘隐藏在信息内部的模式和规律。信息可视化技术已经在医学、金融、生物学、政务安全等领域广泛应用。本文对信息可视化技术及应用进行了深入的研究,建立了信息可视化研究平台,从网络安全可视化、文本信息可视化、多维信息可视化三个方面入手研究信息可视化技术,提出了针对政务网站日志数据、政务网站文本数据和多维医疗健康数据的可视化分析工具。1.研究网络安全可视化。针对政务监控网站的日志数据,设计并实现了一种基于双层聚类模型的日志数据可视化分析工具,基于SOM神经网络和模糊c-均值的双层聚类方法对日志数据进行分析,并对双层聚类分析方法采用平行坐标技术将聚类前后的日志数据展示对比,为进一步增强可视化效果,优化平行坐标可视化效果,采用交互式选取的方式对重要信息进行查看,从可视化的角度提供日志数据的聚类效果方便进行分析。2.研究文本信息可视化。针对政务监控网站的网页文本数据,设计并实现了一种基于分类的文本数据可视化工具,分析网页所属的主题类别及其描述的热点关键词。从宏观的角度,可以分析得出该监控网站的网页主题类别分布情况;从微观的角度,可以分析得出该监控网站的热点事件。并对特定周期内网站的新闻内容主题分布情况、新闻内容主题分布变化量及变化趋势和特定周期内网站的热点事件分布情况、热点事件分布变化量及变化趋势统计,以柱状图、饼状图、折线图、字符云等可视化形式展示统计变化结果,提供多种交互方式和反馈机制,多角度展示分析结果的同时提高分类的准确性。3.研究多维信息可视化。针对多维医疗健康数据,设计并实现了一个基于混合可视化方法的医疗健康分析工具,多角度分析大规模医疗健康数据。混合可视化方法包括了雷达图、2.5D地图、散点图、柱状图和折线图等多种可视化技术,在这些可视化技术的基础上提供常用的可视化图形交互方法进行可视化交互与分析,加深对医疗健康数据的理解。同时提出了协同多视图的方式展示重要数据,便于多视图多维度的分析,为医疗健康数据的分析与挖掘提供了可视化工具。