结构保持的层次、网络数据布局方法研究
发布时间：2021-02-12 05:00
随着信息时代的到来，人们正面临着爆炸式增长的数据。作为人类和数据之间进行沟通的重要桥梁，信息可视化正迅速发展成为一门影响深远的交叉性学科。其中，层次结构数据和网络结构数据作为信息可视化领域应用最为广泛种数据模型，其可视化方法一直是研究热点。在信息可视化领域，层次结构数据和网络结构数据通常被抽象为树和图：以节点（顶点）表示信息，节点（顶点）之间的连接线表示信息之间的关系.因此关于树和图的可视化方法是信息可视化领域的基础问题之一。大规模树的可视化一直没有很好的通用方法。本文针对在某一时刻用户仅仅关注部分层次节点的应用场景，基于Focus+Context思想提出一种结构保持的大规模层次数据混合可视化方法，该方法：（1）根据用户感兴趣节点自动提取树的骨架——轮廓树，轮廓树表达树的整体拓扑结构；（2）设计轮廓树的布局算法及轮廓树节点的展现方法，使得最终结果既能有效展示用户感兴趣节点的细节，也能表达树的整体结构特征。本文将该算法应用于自主研发的概率安全分析软件RiskA，该算法对大规模故障树分析非常有效，表现出良好的应用价值。相似子图对生物化学领域相同分子结构分析、社交网络领域聚集性特征发现都有重...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
012中国社会化媒体格局图
人们所接受的直观树形结构，随着树的高度增加，每层的节点数目呈指数增长当树的广度和深度相差较大时，在有限的显示屏幕里，树结构的底层数据必会非常的密集和拥挤，以至看不清。网络结构与层次结构不同，不具有自顶向下或自底向上的层次结构，表的数据关系更加复杂。常用于表示和分析当下最为流行的社交网络、信息网络生物网络等。网络数据结构的可视化方案很多[2]，大多方法还是某种形式的点链接图，如图 1-2 右图所示的。通过调整节点之间的位置关系，在有限的示屏幕上使得复杂网络图结构呈现出一个相对美观的、可读性好的结果。随复杂网络图结构相关研究的不断深入，新的研究切入点逐渐的被探索。分析现，复杂网络图结构中的局部聚集特性能够很好的方便观察者理解网络的内联系。
任职处理器》中出现的。随后，信息可视化领域经历两个里程碑事件：其一是1995 年召开的 IEEE InfoVis 年会，其二是 1999 年《Readings in InformationVisualization》的出版[5]。Jin Foley 在 2000 年发表的关于计算机图形学的“十大尚未解决的关键问题”[6]中，信息可视化名列第三。他认为，随着存储成本的急剧下降，数据仓库技术的日益普遍，信息可视化将会越来越重要。因为在计算机能够处理的信息中，只有小部分是具有几何属性的信息，其他绝大多数都是没有几何属性的抽象信息。人们可以借助数据挖掘技术获取大量数据之间的复杂关系，而新的信息可视化技术能够帮助探索研究这些关系。因此，对创新的信息可视化方式的探索，将永无止境。1.2.2 信息可视化的研究内容信息可视化是一个从数据到可视化形式，再到人的感知系统的映射过程，通过这种可调节的交互式的映射提高人的感知能力。斯图尔特·卡德等人提出了如图 1-3 所示的可视化参考模型（Reference Model of Visualization）[7]。该模型描述了原始数据、数据表、可视化结构和视图之间的转换关系。从数据到最后的可视化任务（从左到右），中间要经过一系列数据变换；从可视化任务到每个变换（从右到左）的箭头，表明用户操作对这些变换的控制和调整。
【参考文献】：
期刊论文
[1]用多层次聚类法完成的大规模关系图的可视化(英文)[J]. 黄茂林,NGUYEN Quang Vinh. 软件学报. 2008(08)
[2]RiskA事件树模型转换模块的研发[J]. 袁润,李亚洲,胡丽琴,王海涛,高峰,吴宜灿,FDS团队. 核科学与工程. 2008(02)
[3]大型层次信息可视化方法研究[J]. 景民昌,孙洁丽. 情报科学. 2008(04)
[4]一种高效频繁子图挖掘算法[J]. 李先通,李建中,高宏. 软件学报. 2007(10)
[5]大型集成概率安全分析软件系统的研究与发展[J]. 吴宜灿,刘萍,胡丽琴,张士杰,王海涛,李亚洲,聂淼,麻晓敏,袁润,李媛媛,汪建业,王世鹏,陈海燕. 核科学与工程. 2007(03)
[6]信息可视化初探[J]. 赵刚,崔军. 晋图学刊. 2007(02)
[7]浅议信息可视化基本原理与应用[J]. 徐新萍,王晓民,彭瑞云,王德文. 中国体视学与图像分析. 2007(01)
[8]数据可视化技术的研究与进展[J]. 任永功,于戈. 计算机科学. 2004(12)
本文编号：3030300
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
012中国社会化媒体格局图
人们所接受的直观树形结构，随着树的高度增加，每层的节点数目呈指数增长当树的广度和深度相差较大时，在有限的显示屏幕里，树结构的底层数据必会非常的密集和拥挤，以至看不清。网络结构与层次结构不同，不具有自顶向下或自底向上的层次结构，表的数据关系更加复杂。常用于表示和分析当下最为流行的社交网络、信息网络生物网络等。网络数据结构的可视化方案很多[2]，大多方法还是某种形式的点链接图，如图 1-2 右图所示的。通过调整节点之间的位置关系，在有限的示屏幕上使得复杂网络图结构呈现出一个相对美观的、可读性好的结果。随复杂网络图结构相关研究的不断深入，新的研究切入点逐渐的被探索。分析现，复杂网络图结构中的局部聚集特性能够很好的方便观察者理解网络的内联系。
任职处理器》中出现的。随后，信息可视化领域经历两个里程碑事件：其一是1995 年召开的 IEEE InfoVis 年会，其二是 1999 年《Readings in InformationVisualization》的出版[5]。Jin Foley 在 2000 年发表的关于计算机图形学的“十大尚未解决的关键问题”[6]中，信息可视化名列第三。他认为，随着存储成本的急剧下降，数据仓库技术的日益普遍，信息可视化将会越来越重要。因为在计算机能够处理的信息中，只有小部分是具有几何属性的信息，其他绝大多数都是没有几何属性的抽象信息。人们可以借助数据挖掘技术获取大量数据之间的复杂关系，而新的信息可视化技术能够帮助探索研究这些关系。因此，对创新的信息可视化方式的探索，将永无止境。1.2.2 信息可视化的研究内容信息可视化是一个从数据到可视化形式，再到人的感知系统的映射过程，通过这种可调节的交互式的映射提高人的感知能力。斯图尔特·卡德等人提出了如图 1-3 所示的可视化参考模型（Reference Model of Visualization）[7]。该模型描述了原始数据、数据表、可视化结构和视图之间的转换关系。从数据到最后的可视化任务（从左到右），中间要经过一系列数据变换；从可视化任务到每个变换（从右到左）的箭头，表明用户操作对这些变换的控制和调整。
【参考文献】：
期刊论文
[1]用多层次聚类法完成的大规模关系图的可视化(英文)[J]. 黄茂林,NGUYEN Quang Vinh. 软件学报. 2008(08)
[2]RiskA事件树模型转换模块的研发[J]. 袁润,李亚洲,胡丽琴,王海涛,高峰,吴宜灿,FDS团队. 核科学与工程. 2008(02)
[3]大型层次信息可视化方法研究[J]. 景民昌,孙洁丽. 情报科学. 2008(04)
[4]一种高效频繁子图挖掘算法[J]. 李先通,李建中,高宏. 软件学报. 2007(10)
[5]大型集成概率安全分析软件系统的研究与发展[J]. 吴宜灿,刘萍,胡丽琴,张士杰,王海涛,李亚洲,聂淼,麻晓敏,袁润,李媛媛,汪建业,王世鹏,陈海燕. 核科学与工程. 2007(03)
[6]信息可视化初探[J]. 赵刚,崔军. 晋图学刊. 2007(02)
[7]浅议信息可视化基本原理与应用[J]. 徐新萍,王晓民,彭瑞云,王德文. 中国体视学与图像分析. 2007(01)
[8]数据可视化技术的研究与进展[J]. 任永功,于戈. 计算机科学. 2004(12)
本文编号：3030300
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