中文摘要：

可视分析是一门"借助交互式用户界面进行分析推理的科学"，它将可视化技术与自动分析推理技术相结合，在处理复杂非结构化问题方面体现出明显的优势。分支分类信息是客观世界中普遍存在的一类信息，蕴藏着在丰富的知识，是可视分析研究的重要对象，传统的可视分析方法往往将其作为层次信息进行处理，影响了人们对分支分类型信息的认知和利用。考虑到分支分类信息从结构和形态上具有层次信息的特点，本项目拟基于双曲树可视化隐喻研究分支分类信息的可视分析任务模型、基于双曲树的分支分类信息的可视化技术、基于双曲树的任务－隐喻映射和形态认知机制、面向双曲树隐喻的分支分类信息的多通道交互技术，进而面向教育、医疗和航天领域分支分类信息开发基于双曲树的可视分析用户界面原型系统进行验证。项目旨在针对分支分类信息构建一种便捷直观的双曲树可视分析用户界面，提高用户针对非结构化内容的组织、检索和分析的效率和质量，推动可视分析技术的发展。

结论摘要：

本项目面向分支分类信息的高效利用研究了基于双曲树可视化隐喻的分支分类信息的可视分析任务模型、基于双曲树的分支分类信息的可视化技术、基于双曲树的任务－隐喻映射和形态认知机制、面向双曲树隐喻的分支分类信息的多通道交互技术，进而面向医疗领域中的分支分类信息开发基于双曲树的可视分析用户界面原型系统进行验证。本课题主要开展了以下创新性工作1) 分析了海量分支分类信息的交互任务，归纳了交互任务模型；基于分布式认知理论，初步总结出一种支持海量分支分类数据渐进式分析的认知模型；2)针对医疗领域中海量影像资源型分支分类信息中存在的可视组织与交互需求，提出了一种基于改进型双曲树形态的复球面放射树的海量影像资源可视组织与交互方法; 3)针对医疗领域管理信息化中任务流过程数据提出了基于双曲树形态的数据组织模式、可视形态设计与布局生成算法。对任务流数据进行建模，将任务流数据映射到三维可视形态中，对任务流数据进行可视化展示，开发了面向任务流管理的可视分析系统; 4) 针对医疗领域管理信息化中关系型数据的可视组织与交互，分析了影响数据质量的原因，构建了用于数据质量评估的交互式可视形态集和交互式任务集；提出了模式概览和范式可视分析方法，支持使用数据库范式理论对数据质量进行评估; 5)针对医疗领域的海量电子病历组织需求，研究了基于双曲树模式的数据可视组织模型以及交互任务模型，对实际应用中的海量电子病历数据组织进行了深入分析，结合笔交互以及语音交互的多通道技术，开发了原型系统并进行了应用验证。