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。     

面向GIS应用的数据挖掘技术研究

本文介绍了空间数据挖掘的概念，分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程，详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法。熏后提出GIS空间数据挖掘的存在问题，阐述了技术的发展前景。     

可视化数据挖掘技术的研究与实现

为了充分发掘和利用信息资源的价值,数据挖掘技术应运而生;首先就可视化数据挖掘的概念和分类进行了阐述,然后探讨了可视化数据挖掘的一些主要技术,最后通过所开发的一个系统对经典的购物篮分析问题进行了可视化数据挖掘技术的实现探讨。     

基于平行坐标技术的关联规则可视化模型

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分.通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度.平行坐标技术是数据挖掘可视化技术中的一个重要技术之一,该文在这种技术的基础上,提出了一种基于此技术的关联规则的可视化模型及显示方法.在最后对现有的关联规则的可视化方法进行了比较,论文中提出的显示模型在海量多维规则的显示和交互式操作上表现较为突出.     

基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法.文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望.     

可视化数据挖掘在碎屑岩储层研究中的应用

针对储层研究过程中碎屑岩数据爆炸而知识缺乏的问题,引入数据挖掘思想,结合地理信息系统及Excel二次开发工具,应用Clementine软件对数据进行提取与处理,实现了数据挖掘过程的可视化.借助数据挖掘工具进行砂岩三角形图解的自动化投点和岩性识别,从而实现数据挖掘结果的可视化.     

基于数据挖掘的自适应入侵检测系统

基于数据挖掘的自适应模型生成Adaptive Models Generation)提供了一个基于数据挖掘的实时入侵检测结构;文章根据结构设计原则,用开源的Snort从网络中提取一定数据,进行简单入侵分析,并把分析结果用可视化界面反映出来.     

网络信息计量的数据挖掘技术研究

网络信息计量的数据挖掘技术研究是运用数据挖掘技术方法发现网络信息计量中的数据特征模式,利用现代可视化软件工具,开发网络信息计量中的数据特征模式的可视化系统,满足网络信息分析人员使用更复杂、更为强大的数据挖掘技术分析、处理数据的要求,为网络信息计量学理论研究及其方法和技术的丰富与发展开拓新的方向,为网络信息计量学规律应用于数据挖掘领域提供平台.     

分类挖掘技术在金融客户关系管理中的应用

探讨数据挖掘技术在企业实际工作中的应用方式与应用领域，分析金融客户分类的必要性．针对具体的项目论述对金融客户进行分类的方法．改进了传统的决策树分类挖掘算法即ID3算法，提出了进行数据挖掘结果可视化展现的两层软件结构．该方法在银行客户关系管理系统中投入实际运行，获得了较好的用户反映，对企业的决策支持产生了积极的影响．     

基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究

本文介绍了空间数据挖掘的概念,分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程,详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法,最后提出GIS空间数据挖掘的存在问题,阐述了技术的发展前景。     

一种基于平行坐标度量模型的聚类算法及其应用

本文说明了数据挖掘中可视化技术应用的特点与方法,给出了数据挖掘中可视对象与参数的确定及算法分解的方法,并给出基于平行坐标技术的聚类算法的可视化方法与平行坐标的度量模型,以及在K-means算法上的应用方法.结果表明这种方法对于数据及聚类算法K-means的数据挖掘过程的可视化表示是有效的.     

顾及地表沉陷的矿区地貌可视化实现方法

在矿区开采沉陷预计结果的可视化过程中,由于矿区原始地貌离散高程数据与开采沉陷预计格网数据这两种空间数据不一致,数据融合很复杂,很难将矿区受开采沉陷影响后的地貌详实的显示出来.为此,基于CASS软件有效地融合了这两种空间数据,并成功的实现了顾及地表沉陷的矿区地貌可视化.该方法形象真实的反映矿区开采地表沉陷后的地貌特征,为分析和评价开采沉陷损害程度以及沉陷区治理提供了依据.     

数据挖掘过程可视化与交互式一般内容的研究

过程的可视化与交互式是过程指导层次的可视化数据挖掘,可视化和交互式的对象就是"过程"。描述了过程的可视化与交互式概念并指出了其优点。然后,通过引入过程对象和过程粒度等概念构建了过程可视化和交互式的基本内容,在此基础上给出了实现过程可视化和交互式的不同参考方案。     

三维地质建模在煤矿地质可视化中的应用分析

煤矿智能化发展是煤炭行业未来发展的大趋势,三维地质建模及其可视化技术促进了地质资料信息的管理和共享,在煤炭行业的应用非常广泛且具有极其重要的意义。三维地质建模及其可视化技术可以对地质体的透明化勘探、煤矿的成矿预测、储量估算等进行精细化的指导,确保煤矿的采掘、通风系统的设计以及智能化开采的科学性,直观化灾害事故反演、地表环境监测、生产智能化管控等,减少勘探和开采的风险,能够大大提高煤炭开发的效率。本文对三维地质建模及其可视化技术在煤矿中的应用现状进行了总结,归纳了目前其在矿产领域的研究方向与相关软件的使用情况,介绍了地质数据和巷道数据的获取处理和建模技术,以及在各应用领域的具体进展,最后结合煤炭精准智能开采的发展趋势,针对三维地质建模技术在助力煤矿智能化发展方面的具体问题提出了思考和认识。     

新世纪采矿CAD技术的发展:可视化、集成化和智能化

本文从CAD市场和技术两方面探讨新世纪CAD的发展趋势，对采矿CAD技术研究现状进行评述，提出国内采矿CAD发展存在的问题和发展意见；通过评述可视化技术发展，提出开发可视化集成采矿CAD系统的基本设想，对可视化集成果矿CAD系统关键技术问题进行探讨，并介绍了作者开发采矿CAD的经验和体会。     

产品评论挖掘可视化实验平台的开发

针对目前研究人员已经提出多种中文评论挖掘方法,缺乏统一的评论实验数据集的现状,首先从知名网站上随机抽取手机评论,经过垃圾去除、手工标注,最终构造出手机领域的评论挖掘实验数据集.基于实验数据集构造出手机领域的情感词库,并利用模式匹配方法建立了产品特征粒度树,开发出一个可视化平台,研究人员可以直接用其检验挖掘方法的效果,也可以对不同的挖掘方法进行客观比较.     

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。     

信息可视化研究综述

信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用,可以增强数据呈现效果,让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览,从而发现数据中隐藏的特征、关系和模式。可视化应用非常广泛,主要涉及领域:数据挖掘可视化、网络数据可视化、社交可视化、交通可视化、文本可视化、生物医药可视化等等。根据CARD可视化模型可以将信息可视化的过程分为以下几个阶段:数据预处理;绘制;显示和交互。根据SHNEIDERMAN的分类,信息可视化的数据分为以下几类:一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。其中针对后4种数据的可视化是当前研究的热点。多维数据可视化方法主要包括基于几何的方法、图标方法和动画方法等。基于几何的可视化方式中最经典的就是"平行坐标系"方法。平行坐标系(parallel coordinates)使用平行的竖直轴线来代表维度,通过在轴上刻划多维数据的数值并用折线相连某一数据项在所有轴上的坐标点展示多维数据。平行坐标系方法能够简洁、快速地展示多维数据,发展出很多改进技术。但是当数据集的规模变得非常大时,密集的折线会引起"视觉混淆"(visual clutter),处理方法包括维度重排、交互方法、聚类、过滤、动画等。其他基于几何的方法包括Radviz方法使用圆形坐标系展示可视化结果;散点图矩阵(scatter plot matrix)将多维数据中的各个维度两两组合绘制成一系列的按规律排列的散点图。基于图标的可视化方法用具备可视特征的几何形状如大小、长度、形状、颜色等刻划数据,代表性的方法包括星绘法和Chernoff面法等。动画方法用于可视化中可被用来提高交互性和理解程度,其缺点包括可能分散注意力、引起用户的误解、产生"图表垃圾"等。时间序列数据是指具有时间属性的数据集,针对时间序列数据的可视化方法如下:线形图、堆积图、动画、地平线图、时间线。层次数据具有等级或层级关系。层次数据的可视化方法主要包括节点链接图和树图2种方式。其中树图(treemap)由一系列的嵌套环、块来展示层次数据。为了能展示更多的节点内容,一些基于"焦点+上下文"技术的交互方法被开发出来。包括"鱼眼"技术、几何变形、语义缩放、远离焦点的节点聚类技术等。网络数据具有网状结构。自动布局算法是网络数据可视化的核心,目前主要有以下3类:一是力导向布局(force-directed layout);二是分层布局(hierarchical layout);三是网格布局(grid layout)。当数据节点的连接很多时,容易产生边交叉现象,导致视觉混淆。解决边交叉现象的集束边(edge bundle)技术可以分为以下几类:力导向的集束边技术、层次集束边技术、基于几何的边聚类技术、多层凝聚集束边技术和基于网格的方法等。其他研究热点包括图形的视觉因素研究、自适应可视化研究、可视化效果的评估等。视觉因素对于可视化效果的影响,如位置、长度、面积、形状、色彩等影响已经引起很多研究者的注意。色彩是视觉因素的重要组成部分,研究主要集中在颜色选择的原则和交互系统中。这些原则基于数据类型、类的数量、认知约束等。自适应可视化可以提高信息可视化的适应性。研究成果分为以下几类:自适应可视化展示、自适应资源模型、自适应用户模型。自适应可视化展示是指根据用户的特征自动为用户提供多种展示类型,自动选择可视化内容及布局的形式,自动调整可视化的元素等。自适应资源模型反映了对硬件和软件的利用以提高可视化性能。自适应用户模型通过显示用户模型的内容并让用户能够编辑,从而让用户能够控制模型的内容。当前关于信息可视化评价的研究较少,少量研究也没有提出直接和通用的可视化的评估方式,需要对信息可视化评价的理论基础、方法和应用做深入的研究。可视化技术与应用还应该继续向以下4个方面努力:直观化、关联化、艺术化、交互化。信息可视化技术的发展方向是协同(collaboration)、分析过程(analytics)、计算(computational)和意会(sense-making)。未来研究方向可以包括以下几个内容。信息可视化和数据挖掘的紧密结合。为提高处理海量数据时的速度和效率和解决视觉混淆现象;必须运用数据挖掘的公式和算法,对数据分析的过程及结果进行可视化展现。协同可视化。协同可视化领域的研究方向可以包括可视化接口设计、基于Web的可视化协同平台开发、协同可视化工作的视图设计、协同可视化中的工作流管理及协同可视化技术的应用等。更多领域的应用技术开发。包括统计可视化:需要研究使用几何、动画、图像等工具对数据统计的过程和结果进行加工和处理的技术;新闻可视化:对新闻内容进行抓取、清洗和提取和可视化展示;社交网络可视化:可视化方式显示社交网络的数据,对社交网络中节点、关系及时空数据的集成展示。搜索日志可视化:针对在使用搜索引擎时产生的海量搜索日志,可视化的展现用户的搜索行为、关系和模式等。