基于擴展思維導圖的協(xié)同討論信息可視化系統(tǒng)設計.pdf

1、頭腦風暴是激發(fā)創(chuàng)造性思維的重要方法，也是協(xié)同討論的主要模式。但在協(xié)作討論過程中，由于人們的認知能力有限，加上大量討論信息的協(xié)同并發(fā)性、議題內(nèi)容的復雜性和抽象性使得人們難以快速認清討論全局和當前討論中心，從而難以有針對性的展開思維發(fā)散。目前，提高協(xié)同討論效率的研究主要側(cè)重于對硬件性能的提高方面，包括協(xié)同會議系統(tǒng)的設計，多媒體技術(shù)平臺的設計與融合，通信網(wǎng)絡的高性能傳輸技術(shù)等。直接對討論內(nèi)容信息進行處理，達到提高協(xié)同討論效率的研究并不多見。為

2、此，本文引入信息可視化技術(shù)中的思維導圖這種描述人類思維過程的有效方法，以協(xié)同討論信息為研究對象，探討了一種基于擴展思維導圖的協(xié)同討論信息可視化系統(tǒng)，一方面通過擴展思維導圖展現(xiàn)討論信息之間的關(guān)聯(lián)，輔助與會者把握討論全局，另一方面通過提示討論。
　　關(guān)鍵詞的擴展信息，有針對性的輔助思維發(fā)散，最終達到提高協(xié)同討論效率的目的。本文研究工作主要包括以下三個方面：
　　(1)建立并實現(xiàn)協(xié)同討論信息中的兩種可視化模型
　　為了有效地

3、展現(xiàn)協(xié)同討論信息節(jié)點之間的關(guān)系及討論過程中信息節(jié)點的動態(tài)變化。本文首先對討論中的內(nèi)容信息節(jié)點和操作步驟進行了詳細的形式化定義。其次，根據(jù)需要展現(xiàn)的全局討論信息和個人所有觀點信息的兩種信息特征，分別定義了EMM(EMindMap，EMM和PMM(Partic-driven MindMap)兩種可視化布局類型，并通過兩種可視化方法予以實現(xiàn)。
　　(2)分別提出協(xié)同討論信息中兩種數(shù)據(jù)源的提取方法
　　由于系統(tǒng)需要根據(jù)討論關(guān)鍵詞對討

4、論內(nèi)容進行擴展，所以系統(tǒng)需要先獲取討論
　　關(guān)鍵詞而后獲得相關(guān)的擴展信息。本文提出討論關(guān)鍵詞信息運用人工提取的方法，擴展信息則是根據(jù)討論關(guān)鍵詞在互聯(lián)網(wǎng)中進行相關(guān)搜索獲得。而后，詳細給出了擴展信息搜索的步驟，并通過實驗證明方法的有效性。
　　(3)提出計算擴展信息重要度和度量討論者重要度的方法
　　本文借助互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)頁重要度計算的思想，提出了擴展信息的重要度計算方法。有效的對擴展信息的重要度進行了度量。其次，為了評價討論