改进星形图和超维树在健康信息系统中的应用

信息可视化主要应用于没有几何属性的抽象信息,揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征.介绍了几种典型的多维数据的信息可视化和交互方法,提出了用星形图技术和超维树技术对人体健康多维数据进行可视化的设计方法,给出了可视化结果.研究成果可以应用到环境,医学,体育和游戏等多个领域.     

数据可视化研究综述

数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网（CNKI）中外文文献进行分析可知：2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的“里程碑”式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分分析、自组织映射、等距映射等。基于时间序列的可视化方法,是一种显示数据间相互关系和影响程度的可视化方法,主要包含线形图、堆积图、地平线图等,随着时间发展采集相应数据,并利用上述3类可视化方法进行呈现,适用于表示信息数据流动和变化状态,如不同时间段成绩流向趋势分布、主题概念的变迁等。基于网络数据的可视化方法,核心是自动布局算法,通过自动布局与计算绘制成网状结构图形,主要有力导向布局、圆形布局、网格布局等,常用来表示大规模社交网络结构,适用于活跃度分析、引文关系展现等。层次可视化技术,主要包括节点链接、空间填充、混合方法等,通过绘制不同形状的节点和包围框来表示层次结构的数据,适用于表示群组成员间交互关系的发现和挖掘,如在线协作员工之间的交互。基于CNKI,通过对数据可视化研究情况的分析,提出数据可视化研究过程中的注意点,指出数据可视化需要重点考虑色彩的匹配,在色彩与数据内容的重要度之间建立关联;可视化方案应在满足业务需求的基础上以业务逻辑为依据,合理组合与应用相关可视化技术;统一的可视化风格有助于提升人们理解数据的连贯性、一致性和效率,兼顾用户的审美要求,在风格与色彩之间建立合理的匹配关系;数据可视化应以实用、合理、高效地表现关键过程、关键目标、关键结果为主要面向。此外,对可视化应用实例Echarts展开综述,包括Echarts 交互组件（markPoint和markLine标注点组件、dataZoom区域组件、图例交互组件）在可视化中的应用,以及动态数据绘制等。最后,对可视化存在的挑战以及未来研究方向进行了分析和展望,指出虚拟现实、可视化系统和数据分析是可视化未来的研究方向,其应用热点领域还包括统计可视化、新闻可视化、思维可视化、社交网络可视化和搜索日志可视化等。     

基于SOM的多维信息可视化研究

处理数量巨大且富含多维信息的数据正成为人们关注的热点,可视化技术为分析和处理海量信息提供了新的手段.SOM能够通过自组织的方式实现高维数据的降维.本文介绍了基于SOM法的多维信息可视化技术.该方法先通过SOM矢量量化法建立原型矢量,然后通过SOM的批量训练实现降维,并用多维比例缩放法实现降维后的数据在低维空间坐标上的投影.在此基础上,分别阐述了地图网格映射、基于聚类的可视化和基于变量的可视化3种可视化方法.论文最后用SOM方法对2003年中国非典的多维信息进行了可视化分析,验证了该方法的实用性.     

基于网络流量数据的多视图协同交互可视分析系统

网络安全可视化通过提供有效的信息可视化工具将抽象的网络和系统数据以图形图像的方式展示出来,帮助分析人员理解分析网络状况、识别网络异常、发现攻击行为。在研究网络安全可视化技术的基础上,从流量数据出发,从可视分析角度入手,设计并实现了针对网络流量数据的多视图协同交互的可视分析系统。该系统通过提供多视图、多层次、多角度的数据展示与交互分析来识别网络流量数据中的网络异常,使复杂的网络数据更加生动形象地展示在用户面前,便于用户理解分析网络流量情况,辅助用户做出正确决策。     

微软学术搜索的可视化应用探析

信息可视化技术利用计算机图形图像和数据挖掘的技术与方法,将数据中隐藏的信息以交互方式形象生动地展示给用户。在学术搜索领域,信息可视化技术主要用于辅助用户分析数据,进而发现其中蕴含的规律。因此,研究信息可视化技术与应用,具有重要的理论意义和实用价值。对微软学术搜索的信息可视化应用进行深入的研究,提出了针对学术搜索数据的可视化与分析方法,为解决信息可视化所面临的问题提供了新的思路和技术手段。     

多维数据可视分析方法研究

随着科学与技术的发展,产生了大量的数据,为了帮助人们更好地了解数据的变化趋势,产生了一门重要的分支——数据可视化.数据可视化是大数据分析的一个重要手段,它是用视觉形式向人们展示数据重要性的一种方法,使生硬的数字通过数据可视化软件就可以很容易发现其关联变化.本文根据某公司报警运营服务需求,在报警服务平台的框架下介绍报警平台可视化的环境及工作流程,结合基于降维的数据分析技术,具体讨论关于北京市ATM报警数据的信息可视化的设计、实现和步骤.     

基于XML-VRML的三维模型可视化系统

通过网络实现产品信息共享和对产品提供可视化服务,是协同设计与制造的基础。本文分析了STEP、XML在几何数据描述表达上及VRML在产品可视化上的特点和优点,构造了一个基于B／W／D结构的、能提供可视化服务的三维浏览系统,为协同团队成员之间提供了直观、简洁的交流方式。本系统可为异构软硬件平台下产品设计信息的集成与共享提供一种有效途径,可大幅度减少设计数据的传输量,实现基于WEB的三维产品信息共享与可视化。     

基于web端的三维井筒几何模型及信息可视化方法

为解决当前井筒可视化实现过程复杂、展示内容单一、实用性不强的问题,本文基于Three.js框架提出一种适用于实际井眼轨迹与三维可视化井眼轨迹坐标信息的数据处理与映射方法,研究了一种新的基于Web端的三维井筒几何模型及井筒信息可视化方法。结果表明：通过该方法可以更加直观地观察井眼轨迹变化规律,展现反映井径变化的三维井筒。同时,自然伽马值、环空压力等测井录井信息以及地层岩性信息也可以较为方便地沿井筒通过颜色或者井径变化所展现。此外,本文通过敏感性分析,揭示了可视化效果与井径缩放因子、井眼轨迹缩放因子、井筒信息缩放因子的规律,有效提高模型仿真可视化效果,还提供一种用于展示井筒内部数据变化规律的井筒漫游方法。本研究为油气钻探过程及钻遇地层的直观呈现提供了新方法.     

多维信息可视化模型

分析了多维信息可视化存在的问题,探讨了多维信息可视化模型的类型和特点,论述了多维信息可视化模型涉及到的技术和方法。     

可视化数据挖掘技术

通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖掘算法有效地结合在一起,完成用户和算法的交互。因此,可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

SideKnot:Edge Bundling for Uncovering Relation Patterns in Graphs

The node-link diagram is an intuitive way to depict a graph and present relationships between entities.Addressing the visual clutter induced by edge crossing and node-edge overlapping is a challenging task as the size of graph outgrows the visualization space.Many edge bundling methods are proposed to disclose high-level edge patterns.Though previous methods can successfully reveal the skeleton graph structure,the relation patterns at the individual node level can be overlooked.In addition,most edge bundling algorithms are computationally complex,which prevents them from scaling up for extremely large graphs.In this article,we extend SideKnot,an efficient edge bundling method to cluster and knot edges at the node side.Our proposed method is light,runs faster than most existing algorithms,and can reveal the relation patterns at the individual node level.Our results show that SideKnot can disclose a node’s standing in the graph as well as the directional connection patterns to its peers.     

可视化和可视化分析学

可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式的过程。一般来讲,可视化可分为数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化。可视化可以看做是人类与计算机这两个信息处理系统之间的一个接口单元。本文在给出可视化定义基础上,简要介绍了国际近年出现的可视化分析学情况,讨论了可视化在数据挖掘、复杂网络等领域的应用。最后指出了可视化研究存在的问题和重要发展方向。     

数字化火控系统中信息可视化技术的应用

利用多维信息可视化的设计方法对新型数字化火控系统进行信息处理,即采用平面投影法和信息层次化两种多维信息可视化方法对火控系统进行数据分析处理.建立了可视化模型,根据可视化技术中隐喻的设计思想设计图形元,同时从人机工程的角度考虑,借助了颜色、语音、图标、图形、图像等多模式表示方法.采用面向对象的编程技术,开发出集成化且形象、直观的可视化人机交互平台.     

ClustNails:Visual Analysis of Subspace Clusters

Subspace clustering addresses an important problem in clustering multi-dimensional data.In sparse multi-dimensional data,many dimensions are irrelevant and obscure the cluster boundaries.Subspace clustering helps by mining the clusters present in only locally relevant subsets of dimensions.However,understanding the result of subspace clustering by analysts is not trivial.In addition to the grouping information,relevant sets of dimensions and overlaps between groups,both in terms of dimensions and records,need to be analyzed.We introduce a visual subspace cluster analysis system called ClustNails.It integrates several novel visualization techniques with various user interaction facilities to support navigating and interpreting the result of subspace clustering.We demonstrate the effectiveness of the proposed system by applying it to the analysis of real world data and comparing it with existing visual subspace cluster analysis systems.     

通信网络关联信息可视化

针对日益复杂的通信网络,设计了一种对网络中关联信息进行可视化的方法。该方法以可视化分析学为依据,利用人类对于视觉信息理解与分析能力强的优势,通过对数据进行分析,完成对通信对象关联与属性分析的可视化表示,放大人类对数据的感知与认识。通过该方法,可以在不损失信息原有内容的同时,对大规模数据进行形象的、易接受的可视化表示,便于在短时间内发现感兴趣信息。