在昔年某一个数据纷乱复杂的时代里,江湖中忽然有一种地图出现了,它并不对应真正的国家或地区,也不属于任何门派或帮会……

image courtesy of Emden Gansner, et al.

地图是人们最为熟悉的图形形式。把数据以及数据的分类表示成地图的形式,可以让人们容易理解各个数据类别之间的关系,而且对记忆也有很大帮助。比如,我们前面介绍过的“Web 2.0 时代的战争”,就把主要的web服务表示成大陆上的各个区域,而众多网络公司就在这些大陆上征战厮杀。

今 天我们介绍由Daisuke Mashima等人写的“Visualizing Dynamic Data with Maps”。这篇论文的主要贡献就是把复杂的网络数据变化表示成地图的形式。这种方法的实际应用很有意思:论文中举的例子是用这种方法来显示歌星的流行程 度的变化,当然我们也可以用这种方法来显示豆瓣网上的各部电影,影星,豆瓣红人们等等的关注程度;虾米网上各首歌曲,歌星,精选集的听众人数;等等。

在 介绍这篇论文前,我们先来介绍它的前传:Emden Gansner, et al. 2009 “Putting Recommendations on the Map – Visualizing Clusters and Relations” 和 Emden Gansner, et al 2010 “GMap: Visualizing Graphs and Clusters as Maps”。 这两篇论文其实讲的是同一种技术,这里我们使用2010年论文中的名称, GMap。 GMap 是什么技术呢?

看最上面那张图。左图是我们很熟悉的网络图。人们想了很多技术来画网络图,而主要的目的是发现有趣的集合(或者群体)。 但是对于左图中网络图,作者试了很多之前已有的方法,都无法把集合表示的很清楚。而右图是从左边网络图,用GMap的方法生成的地图。地图中的各个国家就 代表了网络图中集合。如果我们对右图放大,可以发现里面的每个标签对应的节点就是原来网络图的节点,而节点间的连接关系还保留在地图中。这样的地图像是就 把集合表示的很清楚了吧。

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