面向數據空間的多格式信息可視化方法研究.pdf

1、隨著科學技術的持續(xù)發(fā)展，信息可視化越來越流行，它與人們日常生活的聯(lián)系也越來越緊密。信息可視化是一種通過視覺進行人機交互的技術，研究內容是非數值型數據，目的是幫助人們理解和分析數據。信息可視化發(fā)展到現在已經產生了很多可視化方法，并且可視化技術已經應用到很多領域，例如金融、商業(yè)、文獻、抽象概念等方面。然而，對于數據空間領域的信息可視化研究還很少。
　　數據空間中的可視化分為兩個方面，一是對象之間關聯(lián)關系的可視化，二是具體對象實例的可視

2、化。數據空間的數據格式多種多樣，且分布在不同的數據源中，由于數據的分布性、異構性等特征使得數據之間缺乏明確的語義信息，無法構建數據間確定的模式信息。數據空間的這些特點對其可視化帶來一定挑戰(zhàn)，現有可視化方法難以在數據空間中直接使用。對于關聯(lián)關系的可視化，一般利用圖布局算法，但是傳統(tǒng)的圖布局算法并沒有利用數據屬性及數據模式的信息；對于具體對象實例的可視化，傳統(tǒng)異構數據的可視化過程需要首先進行數據集成，并指定數據屬性與可視化屬性之間的關系，這

3、一步驟耗費時間較長。
　　本文針對數據空間信息可視化存在的問題，采取兩種方式分別予以解決。對于關聯(lián)關系可視化，本文對傳統(tǒng)Triple模型進行語義擴展使其可以描述類；將虛節(jié)點引入力導向圖布局算法FR中使其可以處理類的概念，并在圖布局算法中引入四種不同的力將類與對象在計算時區(qū)分開。對于對象實例可視化，首先對可視化任務需求進行了形式化描述，然后將數據屬性到可視化屬性的映射問題轉化為模式匹配問題，接著介紹了幾種啟發(fā)式規(guī)則處理模式匹配問題，