基于知识图谱的社交网络用户行为研究进展

社交网络包含复杂的结构信息与丰富的语义信息.互联的多类型数据,实体对象的行为关系等问题的研究面临极大的挑战.知识图谱旨在处理用户数据知识及行为信息,发现事物、概念与实体对象间的复杂联系,使事物间关联关系得到清晰说明.首先介绍知识图谱基本知识;其次基于知识图谱,在社交网络中,可视化表示用户的行为关系,对其中的行为知识抽取...     

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。     

信号流图的化简方法及原则

信号流图与结构图一样,在各种系统分析中有着广泛的应用。本文详尽分析了信号流图与结构图的异同点,并在此基础上提出了正确化简信号流图的方法与原则。     

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.     

满足Δ2（α）=Γj（α）的距离4图

对图的分类的研究是重要的,利用交叉表技术对满足某些条件的距离4图的连通分支进行了研究讨论,得到了一些分类的结果.     

利用数字化地形图构建三维地形模型

为了解决在多山地区地形三维建模过程中数据采集难度较大的问题,采用格网地形建模方法,充分利用该地区已有的数字化地形图,结合格网法地形建模的数据结构简单,数据存储量小等优点,研究提出了一种地形三维建模方法．并实现模型的可视化。研究结果表明:利用数字化地形图来替代传统的地形三维建模的数据获取方法,有助于快速、高效地构建多山地区的地形三维模型。     

乘积图的堆栈布局和队列布局

考虑图布局问题的k-栈布局以及k-队列布局问题,即将图中所有点进行线性排序后,其边集可以划分成k个内部边相互不交叉或者k个边集内部不相互嵌套的集合.图的堆栈布局问题(也称为图的书式嵌入问题)以及队列布局问题来源于多层电路板的布线以及容错处理器阵列的设计,它广泛应用于超大规模集成电路的设计以及图的绘制等各个方面.在关于图的堆栈布局以及队列布局问题的广泛研究基础上,专注于若干种乘积图布局中的堆栈布局和队列布局.     

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。     

可视化过程控制实时仿真系统设计与开发

针对复杂工业过程建模与仿真设计的特点和要求,设计并实现了一套面向典型过程控制的集组态、仿真和监控一体化的可视化实时仿真系统.系统结构主要包括前台用户操作、中间数据通信和后台仿真计算3部分,采用面向对象和模块化的设计思想,通过VC++编程,将组态界面和原理界面与Simulink仿真模型整合在一起,实现了工艺流程组态图和原理图的可视化、仿真计算、曲线显示和与外部PLC实时通信等功能,可供控制系统的生产过程模拟、半实物实时仿真、参数设置以及工艺流程学习等过程使用.测试表明,所设计的系统操作简单,界面美观,通用性强,易于二次开发.     

一种E—R图自动布图方法

引用图论中平面图的概念,提出了一种E-R图自动布图的新方法。     

圆柱度误差可视化的理论研究

研究了生成圆柱度误差图形所需的基础理论,建立了圆柱度误差可视化的数学模型.利用计算机图形学理论及三维线框模型,实现被测圆柱面的提取组成要素、拟合组成要素和拟合导出要素的显示;采用轴测投影变换,完成基本几何形体的实现;采用真实空间隐藏算法,解决了几何要素的图形消隐问题.根据国家标准中有关圆柱度误差的定义,建立了圆柱度误差图形显示的数学模型.根据以上的理论研究,在LabWindows/CVI软件平台上,开发了相应的软件,实现圆柱度误差的可视化.     

图是λ5-最优的邻域交条件

基于目前网络边连通性在网络拓扑性能方面的广泛应用和高阶限制边通图的各种邻域条件的广泛关注,针对图的高阶限制边连通性的最优化问题进行了深入的研究。该结论通过运用分类讨论和反证假设的方法,对前人一些已知的结果进行推广和改进,给出了阶为n的λ5-连通图的邻域交条件,从而得出图是λ5-最优的充分性条件。这些结论在大规模网络系统中度量网络性能的可靠性和容错性分析方面都有一定的应用,并对研究更高阶的网络连通性的最优化问题提供了方法和理论依据。     

大数据可视化技术及应用

 随着人类产生数据量的增加，数据可视化需要处理的数据规模、类型及需求都发生了显著变化。在大数据时代，数据可视化面临诸多新的挑战。从大数据本身的特点及其应用需求出发，结合数据可视化的研究现状，介绍了适用于大数据的数据可视化技术；分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题；讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。     

等值线图形的扫描线法

一般的等值线图形采用函数值跟踪算法,该法对内部封闭等值线的起点确定比较麻烦。笔者采用面向对象的程序设计方法给出适用于任意形状单元的等值线图的通用扫描线生成方法,采用VC6.0中的MFC实现了三点三角形、六点三角形、四点四边形、八点四边形和九点四边形的计算结果图形显示。并给出了算例。     

基于序列分析的制造车间平面布局设计

给定一个制造车间,把生产每一产品所需要的所有零部件的工序合并构成了一个有序图，即物流网络，称为加工装配图(OPC)，其对应的图结构可以抽象为有向树.以这样的有向树为基础，提出通过树的旋转处理算法和序列聚类分析，得到车间的平面布局，并通过一个实际使用范例证实这一方法的有效性.     

一种基于顺序图的软件性能分析方法

软件性能工程SPE是一种重要的性能分析方法，它将UML顺序图转化为执行图，进而分析软件的性能是否符合期望的指标。然而软件性能工程（SPT）却未给出顺序图到执行图的具体转化方法，在实际应用特别是自动实现时存在一定的困难，文中通过对模型图的形式化定义，提出了一种顺序图转换为执行图的基本算法，并给出了一种基于顺序图的软件性能评价方法。     

多元数据的复系数星座图及其优化方法

星座图是多元数据可视化的一种常用方法,具有直观、形象的特点,可以通过调整权系数来对数据进行交互式挖掘.但是传统的星座图缺乏自动调整权系数的较好方法,因而限制了其在可视化数据分析和模式识别的进一步应用.本文将传统的实系数星座图推广为复系数星座图,并且提出了基于复线性判别分析算法对星座图权系数进行自动优化的方法.对4个数据集的实验结果表明,复系数星座图可以较好地表达高维数据的结构关系,并且可以和有关机器算法结合对数据进行可视化分析.     

引江济太虚拟景观系统关键技术的研究与实现

介绍了系统场景可视化采用的一些关键技术.开发了引江济太三维虚拟景观原型系统(YJJT3D系统),用OpenGL作为底层图形驱动程序,以VC 6.0为开发工具,利用虚拟现实技术、多媒体技术和三维图形技术,实现了对大规模地形场景的实时动态显示、信息查询以及空间分析,并提出解决超大数据量数字高程模型快速显示的算法,将地物在地形中进行显示.该系统能在PC机上流畅地运行,图形的生成速度和质量较高.     

UML建模和实时多线程编程探讨

面对对象开发技术中的视觉技术能非常有效地把软件开发过程视图化，并有助于实现软件的可再用性和封装性．UML建模本来是为面对对象理论而设计，但已经产生许多分枝并被广泛地应用于其他领域．包含12种模型图表的UML可以为各种应用结构建模，实时系统是其中之一．实时系统编程是很复杂的，许多实时应用系统是并行处理，要求多线程编程，本丈探讨了面向对象的视图技术．UML应用于实时系统的实用性及其怎样清晰地描述复杂的多线程进程．实时系统采用嵌入式Linux是因为它在工业当中的广泛应用，把嵌入式Linux的实时系统同UML建模结合起来是有价值的．     

基于Snort的多视图网络流量可视化系统

现今网络恶意行为成爆炸性增长,而传统的基于文本的网络入侵检测系统在面对海量网络数据时存在认知负担过重、交互性不够等问题.网络安全可视化技术则可以将海量数据以图形图像的方式表现出来,在人与数据之间实现图像通信,从而使人能够快速发现网络流量中潜在的安全威胁.本文利用Java可视化工具包实现了一个基于Snort的多视图网络流量可视化系统,该系统能对从数据库中提取出的流量警报数据进行多视图动态展示和交互操作,在一定程度上减轻了网络分析员的负担,加快了查找网络问题的进度.