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。     

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.     

基于Petri网的可视化数据挖掘研究

在数据挖掘中通过有效的可视化技术,可以使用户快速高效地与大量数据打交道,以发现其中隐藏的特征、关系、模式和趋势等,增加数据的针对性和结果的可信度.本文主要给出了一种基于Petri网的,对泛化关联规则挖掘结果进行可视化表示的模型.     

一个基于曲面结构与方向优化的实时可视化方法

提出一种基于映射曲面形式的三维映射曲面可视化方法,和传统的高度场表示采用的双变元三次多项式曲面形式相比,实网格分布数据点的可视化能够实现高精度表现,具有灵活性高,执行效率高,能够适于多样应用.最后给出了利用OpenGL图像接口的实现方法及特点分析,并给出了实验分析结果,对其运行效率进行了验证.     

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.     

基于Vega的导弹制导视景仿真系统

导弹可视化仿真是将导弹弹道仿真节点计算出来的弹道数据以三维可视化技术展示出来的一种仿真技术,它以直观的方式验证其制导方法的准确性.在此利用Creator软件建立物体三维模型,用Vega API驱动模型,给出了导弹制导仿真系统的设计方法.利用此系统成功地完成了导弹弹道的仿真,达到了预期的效果.     

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.     

面向多维稀疏时空数据的可视化研究

时空数据的多维属性和稀疏分布特征是数据分析的主要难点.利用数据可视化技术实现多维稀疏时空数据的表现和辅助分析是当前一个研究热点.基于此,提出一种多模态数据可视化方法,利用多层次视图表现模型和人机交互方式,直观展示稀疏时空数据的多维属性,进而分析数据的统计群组特征和典型个体行为模式,最终实现对异常行为的识别.针对覆盖新疆全区的车辆加油数据,融合多种相关数据源,利用该可视化方法,实现了一个车辆行为可视化数据分析系统,使用平行坐标、地图、日历矩阵、桑基图、散点图等视图模型,实现了对个体行为特征和群体行为模式的可视化表现,进而实现了对异常行为的识别、确认和预警等功能.     

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.     

数据挖掘结果的可视化问题

分析数据挖掘与信息可视化之间的关系，介绍如何对关联分析和分类、聚类分析的结果进行可视化研究，探讨实现数据挖掘结果可视化的技术手段。     

环境试验仿真中两类集成可视化技术

针对环境试验仿真中,不同数据源的集成可视化,研究了两种集成可视化方法:一种是将试验测量数据和有限元计算数据进行可视化的方法,该方法以有限的测点数据为标准,将其它位置的物理量映射到有限元模型上,并进行三维可视化,不但能更形象地显示试验结果,而且增强了显示的整体性和相关性,改变了只能以二维曲线显示试验测试结果的可视化方式. 另一种方法基于 TSP树,采用3D纹理切片和几何透明片断的融合绘制,实现数值模拟计算结果与试验环境几何样机的可视化,改变了只能孤立地观察计算结果的可视化方式. 研究结果表明,这两种集成可视化方法可使工程人员能站在全局观点观察数据,从而为环境试验仿真提供了有效的辅助分析工具.     

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。     

空间数据多尺度表达的不确定性可视化模型

以视觉与认知理论为基础,研究了空间数据多尺度表达中不确定性的可视化方法,主要包括:设计不确定性的分级表达模型,提出色彩与不确定性的映射关系,构建了空间数据多尺度表达的不确定性可视化视觉变量系统,提出了采用动态符号或动态视觉变量来表示空间数据多尺度表达过程中的不确定性的方法.结果表明,该方法能清晰、直观、有效地表达空间数据多尺度表达中的不确定性,有助于理解不确定性的变化与传播规律.     

基于矢量栅格技术的矢量数据符号化方法研究

矢量数据符号化是GIS中空间信息可视化的一种主要方法，通常是采用完全基于矢量技术的算法实现．作者通过对栅格数据和矢量数据各自优缺点的分析、比较及应用研究，提出一种基于矢量栅格技术的矢量数据符号化方法，在符号库法符号化的软件系统中采用这种方法，可以消除矢量技术产生的不良图形，降低算法的复杂程度，减少计算机的时间开销，提高符号化的整体速度。     

基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构

针对沥青路面微观形貌常用检测方法的不足,融合显微视觉的局部放大特性和数字图像处理技术,提出了基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构方法。根据激光三角测量原理建立显微视觉三维重构数学模型;利用立体显微镜采集序列图像,对图像进行插值处理和阈值分割,并提取光条中心线;采用Delaunay三角剖分算法实现表面三维重构。与基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维重构方法进行试验对比分析,结果表明,本文方法对光照均匀性无特殊要求,具有精度高、操作简便、三维直观性强等特点。     

心脏超声虚拟内窥镜图像预处理技术

虚拟内窥镜是近年来兴起的一项崭新医学影像技术,将虚拟现实与科学计算可视化技术相结合,模拟传统的内窥检查过程而生成具有仿真效果的可视化图像.研发的三维心脏超声虚拟内窥镜系统(3DEIESS)可重建三维虚拟环境,使观察者"进入"被检查患者的心脏内部进行检查观察.采用基于同质掩模区域的滤波算法对超声图像斑点噪声进行抑制,应用brFCM算法对降噪后的超声图像进行初始分割,并使用多尺度分析与纹理对比度相结合的分割技术完成最终的图像分割.实验结果表明,在消除斑点噪声的同时,实现对超声图像边缘细节的有效保持,有助于提高三维心脏超声虚拟内窥镜显示效果.     

基于TChart的大坝位移场可视化

为了从整体上了解坝体位移规律,提高监测资料的分析效率,借助Delphi开发环境,提出了一种运用TChart控件来实现大坝三维位移场可视化以及交互操作的有效手段.即将大坝位移测点及监测数据构成的体数据,以等参单元形函数插值生成坝体位移的3D规则数据场,再根据位移值大小赋予相应部分的颜色并设置Chart和Series相关属性,继而调用TChart的相应图件进行图像的绘制与编辑.结合某坝实测数据,将这些方法与技术集成实现,取得了良好效果,说明了TChart控件在大坝位移场可视化技术研究中的有效性.     

车辆动力性可视化仿真设计

主要介绍了一种车辆动力性仿真设计方法 ,它运用了GUI技术和数据的可视化技术 ,以及MATLAB强大的矩阵计算和Simlink的仿真功能 ,研究得到了车辆动力性可视化仿真的结构特点和方法 .最后通过举例 ,说明了这种仿真方法的可行性 .