图结构数据的可视化分析系统的设计与实现

发布时间：2017-09-11 19:35

  本文关键词：图结构数据的可视化分析系统的设计与实现

  更多相关文章： 可视化分析 可视化探索 交互分析 图 组件化

【摘要】：图被广泛应用于社交网络、语义网、生物信息学、知识图谱等领域的数据建模,从图结构数据中挖掘其中隐藏的结构或模式是解决许多问题的基础,其中的可视化挖掘方法具有形象直观,能够集成人的视觉能力和机器的计算能力,并能通过人机交互实现交互地数据探索分析的特点。本文根据图数据可视化的探索模型,旨在从系统层面设计面向图结构数据的可视化分析系统的原型。本文主要依据图数据可视化探索分析模型抽象出可视化分析的布局和交互两个基本操作,并通过组件化技术实现布局和交互的重用,提高了可视系统的适应性、扩展性。主要贡献总结如下：(1)设计了面向图数据的可视化交互方案和布局方法。在交互方案方面,本文设计了可视化分析的基础交互行为,从而允许用户操纵可视化结果,并允许用户使用可视化探索操作来执行复杂的数据分析任务。在布局方法方面,本文设计了面向图数据可视化的常用布局方法,并允许用户通过定义新的布局组件的方式来向系统添加新的可视化效果。(2)设计了面向图数据的可视化分析系统的架构方案,提供了灵活的、可复用、面向场景的分析能力。本文所设计的可视化分析系统的架构模型使用了前后端分离方案,从物理层对系统进行解耦,并基于组件化和单向数据流的原则构建了可视化分析系统的可视化展现部分,进一步降低模块间的耦合和提高了系统的工程化程度,以及增强了系统的组件复用能力。(3)提出了面向海量图数据分析场景下的架构模型的优化方案。为了有效处理与分析大规模数据,本文构建了使用分布式方案的可视化分析系统的优化方案。在存储层,允许使用分布式的NoSQL数据库进行存储能力的快速横向扩展,并允许可视化分析系统与Hadoop等第三方大数据处理工具相集成,从而提升了系统对海量数据的处理和分析能力,从而为数据的最终可视化提供支持。(4)构建了基于真实分析需求的可视化分析系统的原型,并通过实验考察了系统在大规模数据集下的分析能力、构建灵活性、系统响应能力。本文在实现部分主要基于某电商站点的Web日志数据集展开了对可视化分析系统的实现工作,最终实现了基于本文架构的用户行为可视化分析系统。通过一组对比实验,验证了该系统在构建灵活性、面向多用户的分析能力、可视化的快速响应能力等方面的优势。
【关键词】：可视化分析 可视化探索 交互分析 图 组件化
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;O157.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究现状9-11
• 1.2.1 可视化分析的研究内容9-10
• 1.2.2 面向图数据可视化分析10-11
• 1.3 研究内容11
• 1.4 论文组织结构11-13
• 第二章 相关技术研究13-21
• 2.1 图数据可视化基础理论13-15
• 2.1.1 图结构数据13
• 2.1.2 图的可视化布局算法13-15
• 2.2 图的可视化工具15-16
• 2.3 组件化相关技术16-18
• 2.3.1 组件化工具技术16-17
• 2.3.2 组件间通信技术17-18
• 2.4 分布式计算与存储平台18-20
• 2.4.1 Hadoop与分布式文件系统HDFS18-19
• 2.4.2 分布式计算框架MapReduce19
• 2.4.3 文档型数据库MongoDB19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 交互与布局21-30
• 3.1 交互与探索21-25
• 3.1.1 基本交互22-23
• 3.1.2 可视化探索23-25
• 3.2 可视化布局方法25-27
• 3.2.1 内置的布局方法25-26
• 3.2.2 自定义布局组件26-27
• 3.3 辅助分析工具27-28
• 3.3.1 可视化报表27-28
• 3.3.2 在线分析28
• 3.4 本章小结28-30
• 第四章 设计原则与系统架构30-37
• 4.1 设计原则30-33
• 4.1.1 前后端分离30-31
• 4.1.2 组件化31-32
• 4.1.3 单向数据流32-33
• 4.2 系统架构33-36
• 4.2.1 系统架构概述33
• 4.2.2 系统架构组成分析33-36
• 4.3 本章小结36-37
• 第五章 面向海量图数据的系统架构优化37-44
• 5.1 海量图数据带来的挑战37-38
• 5.1.1 大规模图数据37
• 5.1.2 面临的挑战37-38
• 5.2 构建分布式的可视化分析系统38-41
• 5.2.1 构建分布式网关38-39
• 5.2.2 搭建分布式计算集群39-40
• 5.2.3 搭建分布式存储集群40-41
• 5.3 基于MapReduce实现对数据集的预处理41-43
• 5.4 本章小结43-44
• 第六章 原型实现与应用44-51
• 6.1 用户行为可视化分析系统44-47
• 6.1.1 原型系统概述44
• 6.1.2 日志数据集44-45
• 6.1.3 数据模型45-46
• 6.1.4 组件化方案46-47
• 6.2 系统实现与验证47-50
• 6.2.1 系统实现47-48
• 6.2.2 对比验证48-50
• 6.3 本章小结50-51
• 第七章 总结与展望51-53
• 7.1 工作总结51
• 7.2 研究展望51-53
• 致谢53-54
• 参考文献54-56

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 侯筱蓉;赵德春;胡虹;;专利引证类型可视化分析[J];科技管理研究;2011年17期

2 黎敏;钟辉新;;近五年国际国内云计算研究进展对比——基于文献的计量分析和可视化分析[J];科技管理研究;2013年03期

3 李建伟;荣良骥;;我国文化学领域研究状况的可视化分析[J];甘肃科技;2013年06期

4 林金山;陈德礼;;作者群分析可视化研究[J];漳州师范学院学报(自然科学版);2006年03期

5 金丰年;孔新立;翁杰;周建民;;基于三维地理信息系统的块体稳定可视化分析系统[J];岩石力学与工程学报;2006年S2期

6 刘红梅;魏东军;;高校师范生上机行为特征可视化分析[J];阜阳师范学院学报(自然科学版);2014年02期

7 ;2000-2009年LED领域前沿研究的可视化分析[J];广东科技;2011年09期

8 刘学风;汪建中;;基于CiteSpace的我国老年社会相关研究的可视化分析[J];科技情报开发与经济;2013年14期

9 范如永;;基于CSSCI的国内知识管理研究的可视化分析[J];科技管理研究;2014年07期

10 詹源源;李航航;;基于雷达图的目标威胁程度可视化分析[J];科协论坛(下半月);2012年01期

中国重要会议论文全文数据库 前7条

1 郭建勇;刘俊;张鉴;迟学斌;;5·12汶川地震的可视化与分析[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年

2 张振龙;杨波;;可视化智能化机构分析与设计系统的研制[A];第十三届全国机构学学术研讨会论文集[C];2002年

3 孙传谆;郑新奇;邓红蒂;左玉强;苏航;;土地节约集约利用研究进展的可视化分析[A];中国山区土地资源开发利用与人地协调发展研究[C];2010年

4 孙传谆;郑新奇;邓红蒂;左玉强;苏航;;土地节约集约利用研究进展的可视化分析[A];中国山区土地资源开发利用与人地协调发展研究[C];2010年

5 柳辉;;基于AutoCAD的维修性人机可视化分析[A];面向制造业的自动化与信息化技术创新设计的基础技术——2001年中国机械工程学会年会暨第九届全国特种加工学术年会论文集[C];2001年

6 杨璐;伍蓓;杜杰丽;;IT外包决策研究回顾和模型评介——基于CiteSpaceⅡ的可视化分析[A];第九届中国科技政策与管理学术年会论文集[C];2013年

7 李红纲;鲍玉斌;焦洪国;于戈;郑怀远;;维分析树导航下的可视化OLAP分析[A];第十八届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2001年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 王舒可;新闻可视化研究[D];河北大学;2015年

2 夏晴;科研工作成功原因挖掘及可视化[D];上海大学;2015年

3 杨宏伟;宜宾电网可视化分析预警系统的设计与实现[D];电子科技大学;2014年

4 杨阳;微博内容的采集、分析及其可视化研究[D];大连理工大学;2015年

5 赵珏;区域经济普查数据可视化分析系统的设计与实现[D];电子科技大学;2015年

6 朱美玲;近十五年来我国高等教育质量研究的可视化分析[D];西北师范大学;2015年

7 李洁;基于SNA的馆藏数字资源知识聚合可视化研究[D];吉林大学;2016年

8 孙伟伟;图结构数据的可视化分析系统的设计与实现[D];东南大学;2016年

9 马井刚;面向复杂网络的可视化分析工具的设计与实现[D];北京邮电大学;2010年

10 于江;学科领域发展状况的可视化分析[D];大连理工大学;2009年

，

本文编号：832667