基于图的数据关联可视分析方法研究
发布时间：2020-12-22 05:47
关联关系广泛存在于国民经济和日常生活中的各个领域,对关联关系的探索是当今大数据时代数据分析面临的巨大挑战之一。图分析是用以揭示关系数据中复杂关联的一种有效手段,而可视化则通常为该过程的核心组成部分。基于图的数据关联可视分析方法将图论与可视化技术相结合,将机器智能与人的智能有机融合,已成为探索数据关联的重要方法。而如何直观、高效地探索和分析数据中层次和网络关系,更好地发现和掌握重点关注对象,跟踪数据变化,是一个亟待解决的问题。另一方面,食品安全领域中的农药残留问题关乎人类身体健康及食品国际贸易,长期以来备受国家及人民的广泛关注,因此我国每年都要针对农产品的农药残留情况进行定期侦测,该侦测数据集中所存在着的显性或隐性关联则具有十分重要的价值。本文以“十二五”国家科技计划项目为背景,以农残侦测数据为研究对象,对基于图的数据关联可视分析方法进行了研究,取得如下成果:第一,从可视分析学方法研究的视角出发,根据图布局的不同特点针对基于图的数据关联可视化方法进行了归纳和总结,梳理了方法的典型分类、各类方法的优缺点及其关联图可视分析的基本框架,总结了相关图分析方法、图评价标准以及关联分析过程中所采用的...
【文章来源】：北京工商大学北京市
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究目标与内容
1.4 本文组织结构
第2章 基于图的数据关联可视分析综述
2.1 图分析相关基础介绍
2.1.1 关联分析任务
2.1.2 关联数据挖掘
2.1.3 图的评价标准
2.2 基于图的数据关联可视化方法
2.2.1 节点链接布局
2.2.2 邻接矩阵方法
2.2.3 超图可视化布局
2.2.4 流图可视化布局
2.2.5 地理空间布局
2.2.6 多属性图可视化
2.2.7 分层图可视化
2.3 图简化与交互技术
2.3.1 数据层次的简化
2.3.2 视图层次的简化
2.3.3 图可视化中的交互技术
2.4 本章小结
第3章 TransGraph：基于变换的数据关联图可视化
3.1 基于中心点变换的加权级联二部图
3.1.1 基于中心点的加权级联二部图模型构建
3.1.2 基于力导引和双层圆环的中心二部图布局算法
3.1.3 基于权重约束匹配的图动态过滤
3.1.4 基于关注度模型的关联子图变换
3.2 基于图元聚集变换的层次关联图
3.2.1 内平方和计算与K均值节点聚类
3.2.2 聚簇布局及旭日图节点排序
3.2.3 基于层次边集束的簇节点关联可视化
3.3 实验结果分析及评价
3.4 本章小结
第4章 OSMT：具有时变特征的层次关联图可视化
4.1 树图和Small Multiples研究现状
4.1.1 基于树图布局可视化层次数据
4.1.2 基于Small Multiples可视化时变数据
4.2 面向时变特征的有序小多组树图OSMT和 TVA指标
4.2.1 OSMT布局算法
4.2.2 TVA树图评价指标
4.3 实验结果分析及评价
4.4 本章小结
第5章 面向农残侦测数据的关联可视分析系统
5.1 需求分析
5.1.1 数据集介绍
5.1.2 任务分析
5.2 系统总体设计
5.3 基于Trans Graph的关联分析子系统
5.3.1 系统交互设计
5.3.2 功能设计与实现
5.4 基于OSMT的关联分析子系统
5.4.1 系统交互设计
5.4.2 功能设计与实现
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本课题主要成果
6.2 本课题未来研究方向
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]食品安全大数据可视分析方法研究[J]. 陈谊,刘莹,田帅,范春林,孙悦红. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(01)
[2]大数据聚类算法综述[J]. 海沫. 计算机科学. 2016(S1)
[3]节点属性嵌入的改进图布局算法[J]. 汤颖,汪斌,范菁. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(02)
[4]可视化驱动的交互式数据挖掘方法综述[J]. 马昱欣,曹震东,陈为. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(01)
[5]聚类方法综述[J]. 金建国. 计算机科学. 2014(S2)
[6]一种正方化有序树图布局算法[J]. 胡海云,陈谊,甄远刚,刘瑞军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2014(10)
[7]大数据可视分析综述[J]. 任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠. 软件学报. 2014(09)
[8]基于二部图投影的微博事件关联分析方法研究[J]. 柳俊,周斌,黄九鸣. 信息网络安全. 2014(09)
[9]树图布局算法的比较与优化研究[J]. 陈谊,胡海云,李志龙. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(11)
[10]动态网络模式挖掘方法及其应用[J]. 高琳,杨建业,覃桂敏. 软件学报. 2013(09)
博士论文
[1]基于图的实体关系关联分析关键技术研究[D]. 吴烨.国防科学技术大学 2014
[2]复杂网络中心性度量及社团检测算法研究[D]. 付立东.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于图的实体关联关系可视化技术研究[D]. 李杰.国防科学技术大学 2014
[2]基于级联二部图的动态推荐算法[D]. 陆晨.北京工业大学 2013
[3]大规模社会网络可视化方法研究[D]. 刘简.北京邮电大学 2010
本文编号：2931247
【文章来源】：北京工商大学北京市
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究目标与内容
1.4 本文组织结构
第2章 基于图的数据关联可视分析综述
2.1 图分析相关基础介绍
2.1.1 关联分析任务
2.1.2 关联数据挖掘
2.1.3 图的评价标准
2.2 基于图的数据关联可视化方法
2.2.1 节点链接布局
2.2.2 邻接矩阵方法
2.2.3 超图可视化布局
2.2.4 流图可视化布局
2.2.5 地理空间布局
2.2.6 多属性图可视化
2.2.7 分层图可视化
2.3 图简化与交互技术
2.3.1 数据层次的简化
2.3.2 视图层次的简化
2.3.3 图可视化中的交互技术
2.4 本章小结
第3章 TransGraph：基于变换的数据关联图可视化
3.1 基于中心点变换的加权级联二部图
3.1.1 基于中心点的加权级联二部图模型构建
3.1.2 基于力导引和双层圆环的中心二部图布局算法
3.1.3 基于权重约束匹配的图动态过滤
3.1.4 基于关注度模型的关联子图变换
3.2 基于图元聚集变换的层次关联图
3.2.1 内平方和计算与K均值节点聚类
3.2.2 聚簇布局及旭日图节点排序
3.2.3 基于层次边集束的簇节点关联可视化
3.3 实验结果分析及评价
3.4 本章小结
第4章 OSMT：具有时变特征的层次关联图可视化
4.1 树图和Small Multiples研究现状
4.1.1 基于树图布局可视化层次数据
4.1.2 基于Small Multiples可视化时变数据
4.2 面向时变特征的有序小多组树图OSMT和 TVA指标
4.2.1 OSMT布局算法
4.2.2 TVA树图评价指标
4.3 实验结果分析及评价
4.4 本章小结
第5章 面向农残侦测数据的关联可视分析系统
5.1 需求分析
5.1.1 数据集介绍
5.1.2 任务分析
5.2 系统总体设计
5.3 基于Trans Graph的关联分析子系统
5.3.1 系统交互设计
5.3.2 功能设计与实现
5.4 基于OSMT的关联分析子系统
5.4.1 系统交互设计
5.4.2 功能设计与实现
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本课题主要成果
6.2 本课题未来研究方向
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]食品安全大数据可视分析方法研究[J]. 陈谊,刘莹,田帅,范春林,孙悦红. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(01)
[2]大数据聚类算法综述[J]. 海沫. 计算机科学. 2016(S1)
[3]节点属性嵌入的改进图布局算法[J]. 汤颖,汪斌,范菁. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(02)
[4]可视化驱动的交互式数据挖掘方法综述[J]. 马昱欣,曹震东,陈为. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(01)
[5]聚类方法综述[J]. 金建国. 计算机科学. 2014(S2)
[6]一种正方化有序树图布局算法[J]. 胡海云,陈谊,甄远刚,刘瑞军. 计算机辅助设计与图形学学报. 2014(10)
[7]大数据可视分析综述[J]. 任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠. 软件学报. 2014(09)
[8]基于二部图投影的微博事件关联分析方法研究[J]. 柳俊,周斌,黄九鸣. 信息网络安全. 2014(09)
[9]树图布局算法的比较与优化研究[J]. 陈谊,胡海云,李志龙. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(11)
[10]动态网络模式挖掘方法及其应用[J]. 高琳,杨建业,覃桂敏. 软件学报. 2013(09)
博士论文
[1]基于图的实体关系关联分析关键技术研究[D]. 吴烨.国防科学技术大学 2014
[2]复杂网络中心性度量及社团检测算法研究[D]. 付立东.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于图的实体关联关系可视化技术研究[D]. 李杰.国防科学技术大学 2014
[2]基于级联二部图的动态推荐算法[D]. 陆晨.北京工业大学 2013
[3]大规模社会网络可视化方法研究[D]. 刘简.北京邮电大学 2010
本文编号：2931247
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