隨著互聯網、云計算、交互技術的迅猛發(fā)展，當今的大數據可視化不僅需要呈現海量數據信息，還包含了高時效、多維度的動態(tài)交互形式，但現有的大數據可視化鮮有考慮用戶的認知需求，導致了用戶在“讀取”海量數據時大量有價值的信息被湮沒在可視化的“復雜度”之中。因此，基于用戶認知的大數據可視化復雜度研究是當前設計領域與數據可視化領域交叉研究中亟待解決的關鍵問題。本書以用戶認知為切入點，通過行為和生理實驗方法，分別從認知、數據、視覺、交互四個方面全面地展開了基于用戶認知的大數據可視化復雜度研究。研究成果為大數據可視化復雜度優(yōu)化問題提供了有效的研究思路和方法指導。