定義
信息是一種已經被加工為特定形式的數據，這種數據形式對接收者來說是有意義的，而且對當前和將來的決策具有明顯的或實際的價值。信息圖形化顯示是指信息的可視化表現形式。信息圖形化屬於信息可視化的研究範疇，信息圖形化顯示主要目的使一些比較難的概念理解和分析起來更加簡單和清晰，使大多數人都能夠都能理解，例如數據流程圖清晰解釋了數據來源和目的地、數據流、數據處理和數據存儲。信息圖形化顯示包含很多內容：數據可視化、專利可視化、地理數據可視化、軟體可視化、知識可視化等等。
信息可視化
信息可視化（Information visualization，infovis）是對抽象數據進行（互動式的）可視化表示以增強人類感知的研究。抽象數據包括數值和非數值數據，如文本和地理信息。然而，信息可視化不同於科學可視化：“信息可視化側重於選取的空間表征，而科學可視化注重於給定的空間表征”。從某種層面上說，任何事物都可認為是一類信息：圖形、表格、地圖以及一些加了文本的流程圖，都能為人們提供一種信息傳遞的方式或手段，甚至能表現出隱喻的事情。
信息可視化套用的分類
馬里蘭大學教授本·施奈德曼(Ben Shneiderman)把數據分成以下七類：一維數據(1一D)、二維數據(2-D)、三維數據(3一D)、多維數據(multidimensiona1)、時態數據(TemporaD、層次數據(tree)、和網路數據(Network)。信息可視化方法根據不同的數據也可劃分為以下七類：
(1)一維信息可視化。一維信息是簡單的線性信息，如文本，或者一列數字。最通常的一維信息可能就是文本文獻了。在很多情況下，可視化文本文獻不是必要的，因為它們可以容易地被完整閱讀，或者閱讀所需要的特定部分。然而，在某些情況下，我們需要藉助可視化技術增加文本信息的有效性。
(2)二維信息可視化。在信息可視化環境中，二維信息是指包括兩個主要屬性的信息。寬度和高度可以描述事物的大小，事物在x軸和Y軸的位置表示了它在空間的定位。城市地圖和建築平面圖都屬於二維信息可視化。
(3)三維信息可視化。三維信息通過引入體積的概念超越了二維信息。許多科學計算可視化都是三維信息可視化，因為科學計算可視化的主要目的就是表示現實的三維物體。計算機模型可以讓科學家模擬試驗、操作那些現實世界中代價昂貴、實施困難、非常危險或者是現實世界中不可能進行的事情。
(4)多維信息可視化。多維信息是指在信息可視化環境中的那些具有超過3個屬性的信息，在可視化中，這些屬性的重要性是相當重要的。
(5)時間序列信息可視化。有些信息自身具有時間屬性，可以稱為時間序列信息。比如，一部小說或者新聞就可以有時間線。學者Liddy建立了一個從文本信息中抽取時間信息的系統SHESS。該系統自動生成一個知識庫，這個知識庫聚集了關於任何已命名的實體(人、方位、事件、組織、公司或者思想觀念)的信息，並且按照時間序列組織這些知識，這個時間序列覆蓋了知識庫的整個周期。
(6)層次信息可視化。抽象信息之間的一種最普遍關係就是層次關係，如磁碟目錄結構、文檔管理、圖書分類等。傳統的描述層次信息的方法就是將其組織成一個類似於樹的節點連線表示。這種表示結構簡單直觀，但是，對於大型的層次結構而言，樹形結構的分支很快就會擁擠交織在一起，變得混亂不堪，這主要是因為層次結構在橫向(每層節點的個數)和縱向(層次結構的層數)擴展的不成比例造成的。
(7)網路信息可視化。目前，Web的信息不計其數，這些信息分布在遍及世界各地的數以萬計的網站上，網站通過文檔之間的超連結彼此交織在一起。不論Web現在的規模有多大，它還將繼續膨脹 。
數字圖書館可視化
自美國科學家9O年代初提出了數字圖書館概念後，以驅動多媒體海量數字信息組織與網際網路套用問題各方面研究的技術領域開始在全球迅速發展起來。將信息可視化技術引入到數字圖書館領域，解決信息需求與服務的個性化，信息提供的個性化等問題，可以通過信息可視化嘗試解決發展問題。這一領域主要關於信息檢索過程可視化和信息結果可視化。用戶作為信息使用者的同時也是信息構建者，通過增加檢索路逕到信息空間，這些增加的路徑給其他用戶檢索其他路徑提供了有價值的信息。
數據可視化
數據可視化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這 並不就意味著，數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端複雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又複雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往並不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。數據可視化這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。
知識可視化
定義
知識可視化是在科學計算、數據、信息可視化基礎上發展起來的新興研究領域，套用視覺描述，促進群體知識的傳播和創新。知識可視化有以下作用：第一，知識可視化有助於知識的傳遞。第二，在知識管理中，知識可視化為信貸知識創新提供了很大的潛力。第三，知識可視化的套用是解決信息超載的有效策略。第四，知識可視化方法能儘量避免決策者曲解和誤用信息，做出錯誤的決策。
分類
概念圖。作為一類重要的知識可視化工具，概念圖技術是20世紀6o年代由美國康奈爾大學JosephD．Novak教授等提出。在概念圖中，用箭頭、連線將作為節點的概念連線起來，用連線詞表示概念之間的層級關係，以此來表示和組織結構化知識。使用概念圖可以實現抽象觀點的綱要性描述，從而構造信息和闡明關係，幫助理解抽象概念和對概念間的相互聯繫進行形象把握。概念圖實現了把文字表述甚至無法用文字表述的複雜聯繫用圖形、線條形象化表現，大大降低了內容的抽象性和複雜性，尤其是將各種聯繫形象化表達，對擴大認知聯繫範圍，減輕認知加工負擔起了很大作用。
思維導圖。思維導圖又稱心智圖，是由著名的英國教育家托尼·巴贊(TonyBuzan)於l971年提出的一種可視化工具。思維導圖運用圖像和文字結合的形式，把各級主題的關係用相互隸屬與相關的層級圖表現出來，把主題關鍵字與圖像、顏色等建立記憶連結，充分運用左右腦的機能，利用記憶、閱讀、思維的規律，協助人們在科學與藝術、邏輯與想像之間平衡發展，從而開啟人類大腦的無限潛能 。
因果圖。因果圖是基於個體建構理論產生的，把代表各種觀點的節點，根據邏輯關係將其相互連線起來，從而表示各種觀點間的相互關係，這種圖形把因果連線詞用線條、箭頭表示，沒有層次的限制，只客觀反映邏輯關係，這既有助於形象理解各節點的關係，也便於把握整體的邏輯關係。因果圖經常被用於幫助規劃工作、分析問題和促進小組討論決策。
語義網路。相對於產生式規則主要用以描述因果知識，語義網路則能夠用來表達更加複雜的概念及其之間的相互關係，形成一個由節點和弧組成的語義網路描述圖。在語義網路圖中節點指示事物，節點間以有向弧連線，而弧上的標籤則指示節點間關係。語義網路可以表示事實性知識，也可以表示事實性知識之間的聯繫。主要體現在下面幾個方面：表示事實、表示有關事物間的聯繫、表示比較複雜的知識。
思維地圖。思維地圖是DavidHyerle博士在1988年為幫助學生在所學內容之間創建聯繫，促進認知建構而開發的一類幫助學習的可視化工具。確切地說，思維地圖是用來進行建構知識、發散思維、提高學習能力的一種可視化工具。思維地圖有括弧圖、橋接圖、氣泡圖、圓圈圖、雙氣泡圖、流程圖、複流程圖和樹形圖八種形式。
