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层次数据可视化 为何需要可视化： 信息到智慧的升华 信息可视化就是用图形正确的表现复杂的信息和逻辑关系 通过图片特有的美观和趣味性，吸引读者 通过最优表现形式，使内容更易懂 拉近读者与知识间的距离 为何需要可视化： 信息到智慧的升华 任何图表与可视化的首要和最终目的是作为协助我们的眼睛和大脑发掘现象背后隐藏信息的一种工具 可视化是一种技术 可视化应该被看成是一种技术。 是我们自身的外延。半个世纪之前，加拿大传媒思想家 Marshall Mcluhan首次提出这个概念 它所归属的学科不仅仅是艺术，也是实用艺术，其表现的美感并非源自画家或雕刻家的任意主观发挥，而归因于工程师仔细的思考和受限的斟酌 层次信息可视化 层次结构作为最常见的信息结构之一,常用于描述计算机文件系统、图书馆藏书目录、系谱图、组织结构关系和面向对象程序的类之间的继承关系 层次信息可视化 表现维度分类框架 2001年，文件浏览器,节点连接图,空间填充法和3D方法 2002年，连接和包围两类 2005年，分为节点连接,嵌套包含，混合方法 表现维度分类框架 节点连接： 空间填充： 混合方法： 用绘制成不同形状的节点表示数据(内容信息),节点之间的连线表示数据间的关系(结构信息)的一类层次可视化技术,代表技术如空间树,圆锥树等 用各种形状的包围框来表示层次结构的节点(内容信息),上层节点对下层节点的包围关系表示数据间的关系(结构信息)的一类层次可视化技术,代表技术如树图,信息立方体等 结合若干种可视化技术和思想以集成其优点,从而使认知行为更高效的一类层次可视化技术,代表技术如弹性层次,层次网等 2D节点连接 空间树： 优点： 缺点： 采用点-线形式和收缩-展开方法实现层次结构的可视化 各分支做了相应的收缩和展开处理 颜色标记焦点和根节点之间的路径,防止迷航 通过裁剪和筛选树型来显示用户关心的层次结构,因而无法提供整个层次结构的全貌 双曲树 双曲树： 优点： 缺点： 一种基于双曲几何的焦点+上下文(Focus+Context)可视化技术 在局部细节和宏观结构的平衡 操控不是很容易，非线性映射使得准确控制节点的空间位置变得困难 其他例子 2D空间填充 圆形嵌套： 特点： 用嵌套的圆形来可视化层次结构，基于韦恩图的层次可视化方法 二维嵌套圆环的相切表示树的兄弟关系,用圆环的包围表示树的亲子关系,圆环的位置,大小和颜色分别对应节点的不同属性,同层兄弟节点被排布在同一圆环内 其他方法 树图 径向填充 信息立方体 2D混合方法 收缩树： 特点： 是一种表现、浏览和探索巨型复杂层次信息的新颖方法 它基于对信息节点的压缩可视,用三角形作为可视化构件,关于每一层次的一个逻辑分支的可视化表现就是前一层次的展开结果,即物理显示的一个三角形在不同的分支展开逻辑上会代表层次结构中的不同节点(这些节点之间是(准)兄弟关系). 其他方法 一种新的层次信息可视化模型 层次信息的可视化结构最直观的方式就是树型结构 缺点：当结构的层次增多或者节点增多时, 该结构需要占据大量的可视化空间 改进：层次信息自由呈递模型 通过对多种关键特征的参数化, 实现层次信息在任意方向上的自由呈递, 以及Focus + Context 视图效果。 层次信息规格化 同层次的节点并不一定有同样的深度 不同高度构建虚拟分支 得到完全树 层次信息规格化 伪代码 Normalize_tree(node) {计算树中每个节点bi 所处的层次数( Level值) for eaeh Child bi of node do // bi可以是一个虚拟节点 if bi 是一个叶节点and Level (bi) 不等于L then Construet a virtual node as the branech as bi end if 执行Normalize_tree (bi) end for 模型的呈递 采用带双亲的孩子链表法存储树 通过遍历树方法实现模型的呈递 进行两次对树的进行操作 第一次操作树 树的深度( 即树的最大层次数) : L 整棵树中叶子节点总数( 即根节点的权重) :W 判断每个节点是否叶子节点(包括虚拟节点) 并加圈标记, 如: 求出每个节点所在的层次数: l 第一次操作树 在极坐标系中： 第二次操作树 对树中节点定位 叶子节点，进行以下 Focus + Context关键技术的实现 具有相同level 值的所有节点将被显示在同一个圆环中 焦点圆环的高度可以比任何其它的圆环高度都高 每个圆环的高度根据其与焦点圆环的距离以一个固定的比例收缩 Focus + Context关键技术的实现 焦点圆环的高度: 节点跨越 谢谢！