用颜色来表示数据,是最常见的可视化方法。但是,这种方法存在一定的局限性,在相应的可视化中可能造成信息的丢失。主要有两个原因:第一是屏幕能够显示的颜色是有限的,比如现在的LCD屏幕基本上用8位或[......]

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“昨天我在电视里看到恐龙了,有那么~~~那么大”,“老爸跟我说了,如果太阳象这个大石头那么大,那我们地球就只有这个小石头那么大”,。。。还记得我们小 的时候怎么用肢体语言,或者木棍,石头等等能用的东西[......]

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论文中举了用STEAMIT来监控新闻的例子。论文作者采用了从2010年7月19日到9月18日230篇纽约时报有关奥巴马的新闻。每篇新闻本身就提供了些关键词,作者就直接使用这些关键词。这些文章根据时间,[......]

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随着网络,计算机,和移动设备的普及,普通大众越来越容易进行信息的发布和交流。特别是文字信息,短到手机短信,长到连载网文,每时每刻都在大量的产生并传 播。分析和处理这些信息有什么用呢?对于商家而言,通过[......]

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今天我们讨论的是由AT&T实验室Emden R. Gansner等发表的“Multilevel Agglomerative Edge Bundling for Visualizing Lar[......]

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怎么从FAN来检测犯罪呢?同学可以开动脑筋想想。一个最直观的发现是,如果是普通老百姓,那么他们的金融活动就比较简单,最多也就在一两家或者少数几家银 行间倒点工资啊,买菜钱啊等等,他们在FAN里对应的节[......]

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【小编按:一年一度的IEEE Pacific Visualization 会议将在3月1-4日在香港举行。我们准备从论文集中挑选和讨论一些文章。这些都是今年最新的可视化技术,正式的论文集还没有出版,[......]

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利 用相邻矩阵的方法,能大大减少节点的数量,从而降低视觉复杂度。而另一种减少视觉复杂度的方法是减少节点间连线的复杂度。这种方法的代表是由Danny Holten 在 IEEE InfoVis 2006 会议上提出层次连接线束(Hierarchical Edge Bundles)的方法【1】。

这种方法针对的数据类型其实是层次数据,它们往往可以表示成树的形式,像上面的图 (a) 中绿色的部分。但是除了层次关系外,数据还包含了连接关系,像上面的图 (a) 蓝色的连线。用户感兴趣的主要是节点间的连接关系。对于给定的两个节点,Danny的方法先找出树的中连接这两个节点的边,像上面的图 (b) 中橙色的部分,然后用这些边生成样条曲线(Spline Curve),象图(b)中蓝色的曲线。这种方法的好处的是,虽然连接线的数量没有变化,但是由于采用样条曲线,相邻节点间的连线的形状会很相似,这样就 大大减少了视觉复杂度,像上面的图(c) 中几条蓝色的曲线。不好的地方是,有些线可能会重合在一起,搞不清楚谁跟谁有连接关系,而造成歧义。为了解决这个问题,Danny的方法允许用户调整参数 来控制样条曲线间的间距,而同时保持曲线的形状大致不变,这样就能得到图(d)的效果。

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节 点连接图可以直观表示连接关系,但是当节点和连接数目很大的时候,( 比如超过最大的显示像素数目),视觉复杂度就大大增大,即使用弹簧模型也无法生成整洁的图;在这个情况下,我们当然也无法从节点连接图里区分不同的群体。 降低视觉复杂度的一种方法是采用聚类分析的方法,将节点归类,构造层次结构,方便用户从全局到局部的浏览。这种方法可以参见以前关于Google Swirl的文章。

在介绍下一种减少视觉复杂度的方法前,我们先介绍另一种表示联系的可视化方法:相邻矩阵(Adjacency Matrix)。相邻矩阵的每一行(列) 表示一个人或事物,如果A和B有联系的话,就在A行和B列相交的位置做个记号。下面就是一个简单的例子显现相邻矩阵和节点连接图的对应关系:

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网 络数据(Network Data)和我们以前介绍过的层次数据都属于图类数据(Graph Data)。和层次数据一样,网络数据在生活中也很常见,比如,交通图,互联网的连接,以及目前很热的社交网络,等等。下面的图显示了1991年互联网 (NSFNET)在地理上连接(呵呵,第一张图好像是不是有点眼熟?)。

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