中文摘要：

信息可视化是信息科学技术领域研究热点，人机交互是信息可视化的关键技术。针对信息可视化中人机交互研究中(1)基础性的任务建模理论研究不足；(2)当前处于热点的F+C方法缺乏语义支持且效率不高的问题，面向主流抽象信息类型(层次、网络、时序、多维)，从理论、方法技术、应用验证方面开展以下研究(1)建立交互任务分层递阶模型以完善交互任务建模理论，为交互设计描述、评价和扩展提供理论依据；(2)提出基于语义DOI的F+C界面模型，包括建立语义DOI模型、界面元素映射和F+C交互机制，为实现智能高效的交互以辅助知识发现提供一种新方法；(3)实现面向主流信息类型的4种各具特色的语义F+C技术；(4)应用于航天复杂产品云制造信息可视化系统并进行可用性评估。本项目将为信息可视化中人机交互理论的完善、智能高效的交互方法和技术的创新发展、航天复杂产品云制造信息可视化应用的广泛推广提供有力的理论指导和技术准备。

结论摘要：

围绕信息可视化及可视分析中的人机交互理论和技术问题，完成了以下研究成果(1)完成了面向大数据的可视分析研究综述，从可视分析强调的三个核心元素即认知、可视化、人机交互的交叉融合视角出发，较为全面的论述和分析了该领域的基础理论、关键技术和瓶颈问题，为该领域理论技术体系的发展提供了一种较为全面的参考；(2)提出了一种面向信息可视化的交互任务分层递阶模型，建立了高层用户意图、低层任务行为、系统层操作动作三个层面之间的映射模型，为信息可视化的基础性理论即任务建模理论提供了一种有价值的理论模型；(3)提出了一种基于语义DOI的F+C用户界面模型，建立了面向信息空间和可视表征空间的语义关注度模型，定义了语义F+C用户界面中的抽象元素、实体元素以及映射关系，构建了F+C交互循环模型。作为开放的理论模型框架，该模型能够为支持用户在较小界面中对大规模信息进行智能化的可视化和交互分析提供一种重要的理论模型；(4)提出并实现了一种面向大规模树结构文件主题聚簇的语义F+C技术，该技术应用于计算机文件系统，能够将具有内在语义关联的文件集合，根据语义关注度智能化的可视化展示在较小的界面中；(5)提出并实现了一种基于草图和鱼眼时间轴的大规模多维时间序列曲线F+C交互分析技术，该技术应用于金融数据可视化系统，能够在复杂密集多维时序曲线界面中，有效提高可视分析的效率；(6)研发了一个支持信息多面体可视分析的智能交互式可视化平台，能够为常见抽象信息类型提供统一数据模型的支持以及可扩展可视化算法库的支持，能够提供多种所需的交互技术支持主要可视分析任务，能够为信息多面体间的内在语义关联分析提供支持，能够为最终用户提供一种简单、快速原型方法，上述成果在云制造网络化制造企业的可视分析实例中获得了成功应用。本项目共发表(含录用)论文16篇，获软件著作权3项，获教育部科技进步二等奖1项(本项目负责人排第6)。总之，本项目成果为大数据背景下信息可视化及可视分析中的人机交互技术更具智能化提供了重要的理论基础、方法参考以及技术支撑，所研发的软件平台以及在文件系统、金融数据、云制造企业等领域的成功应用具有广阔的应用推广前景。