【61页】公安信息资源可视化展示与分析.doc文档精品范文

因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。

短语意为科学计算之中的可视化后来变成了即科学可视化，而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。

更近些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业财务行政管理数字媒体等方面的大型异质性数据集合。

数据可视化概，摘要第章绪论研究背景与意义课题目标及工具论文组织结构第章研究难点与相关理论研究难点网形拓扑布局介绍算法详解法本章小结第章需求分析产品分析可行性分析功能性需求非功能性需求本章小结第章系统设计概要设计模块设计本章小结第章系统实现纯实现实现两种实现的比较本章小结第章系统成果应用展示手机通信记录分析实有人口分析第章总结工作总结不足与展望参考文献致谢第章绪论研究背景与意义数据可视化简介现代的数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论它涉及到计算机图形学图像处理计算机辅助设计计算机视觉及人机交互技术等多个领域。

背景与意义数据可视化简介现代的数据可视化技术指的是运用计算机图设计概要设计模块设计本章小结第章系统实现纯实现实现两种实现的比较本章小结第章系统成果应用展示手机通信记录分析实有人口分析第章总结工作总结不足与展望参考文献致谢第章绪论研究部分内容简介，摘要第章绪论研究背景与意义课题目标及工具论文组织结构第章研究难点与相关理论研究难点网形拓扑布局介绍算法详解法本章小结第章需求分析产品分析可行性分析功能性需求非功能性需求本章小结第章系统设计概要设计模块设计本章小结第章系统实现纯实现实现两种实现的比较本章小结第章系统成果应用展示手机通信记录分析实有人口分析第章总结工作总结不足与展望参考文献致谢第章绪论研究背景与意义数据可视化简介现代的数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论方法和技术。

它涉及到计算机图形学图像处理计算机辅助设计计算机视觉及人机交互技术等多个领域。

数据可视化概念首先来自科学计算可视化，科学家们不仅需要通过图形图像来分析由计算机算出的数据，而且需要了解在计算过程中数据的变化。

随着计算机技术的发展，数据可视化概念已大大扩展，它不仅包括科学计算数据的可视化，而且包括工程数据和测量数据的可视化。

学术界常把这种空间数据的可视化称为体视化技术。

数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪年代计算机图形学的早期。

当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。

年，由布鲁斯麦考梅克托马斯德房蒂和玛克辛布朗所编写的美国国家科学基金会报告意为科学计算之中的可视化，对于这领域产生了大幅度的促进和刺激。

这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。

随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。

同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。

因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。

短语意为科学计算之中的可视化后来变成了即科学可视化，而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。

更近些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业财务行政管理数字媒体等方面的大型异质性数据集合。

二十世纪年代初期，人们发起了个新的，称为信息可视化的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。

因此，世纪人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语数据可视化。

数据可视化和信息可视化是两个相近的专业领域名词。

狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。

前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念技术和信息。

而广义上的数据可视化则是数据可视化信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形图像处理计算机视觉以及用户界面，通过表达建模以及对立体表面属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

国内外研究现状为人熟悉的那些饼图直方图散点图柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。

但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。

面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析财务报表人口状况分布媒体效果反馈用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。

可能要经历包括数据采集数据分析数据治理数据管理数据挖掘在内的系列复杂数据处理。

数据可视化技术具有多样性复杂性及跨学科性，对于交互数据挖掘社会学图形学认知科学的研究与应用都有非常重要的作用。

但是，如何将已有的技术应用到具体的应用当中，却是长期以来困扰可视化应用开发设计人员的个难题。

首先，开发可视化组件是件非常复杂的工作，它需要深厚的技术能力来实现这些复杂的布局算法，绘制这些可视化图形，就像电子游戏中的物理引擎。

这样用户可以通过玩它来理解网络。

的能量模型每个力导向算法都依赖于引力和斥力的特定公式。

弹力电力布局是种对现实生活的模拟。

在涉及到两个距离为的点时，它使用带电粒子的斥力公式和弹簧的引力公式−。

和则创造了个使用自定义的力的高效算法。

十六年以后，解释说，力导向算法间最重要的区别是距离在图像空间化时扮演的角色。

力导向算法通过模拟个物理系统的引力和斥力来实现。

在物理系统中，斥力与交互实体之间的距离成比例的越接近的实体引力越小斥力越大，反之亦然。

距离和力量的比例关系可以是线性的，指数的或对数的。

弹簧模型，精确的复制了真实的物理力。

从而建立了与距离线性相关的引力就像弹簧的引力和与距离的平方成反比的斥力就像电磁斥力。

他将布局的能量模型或者叫引力，斥力模型定义为计算引力和斥力的公式中距离的指数对数被当做第级。

举个例子，弹簧模型的能量模型为，。

的引力，斥力模型为介于算法的，与算法的，之间。

指出当引力指数减斥力指数较大时距离较少依赖于密度在图像理论中，密度是指可能的边数与实际的边数的比例，当引力小时距离较少依赖于路径长度。

它意味着当较小时，视觉上的密度点聚集在哪里表现出结构上的密度。

较小即表示引力较少依赖于距离而斥力更多依赖于距离。

在表现图像的集群集群是指相对其他节点，相互联系更紧密的节点集合。

个简单的量化方法就是测量边的密度方面，算法明显好过算法但弱于算法。

种经典的引力在两点和之间的引力没有什么显著特点。

它线性依赖于与的距离，。

与度相关的斥力使用来解析图表和社交网络。

这些网络的个共同特征是存在许多叶子只有个相邻节点的节点。

这是由于度的幂律分布，描绘出了许多真实的数据。

这种叶子的森林围绕着少量高连接度的节点是视觉混乱的主要来源之。

为了提升这些图形的可读性，优化了斥力算法，使低连接度的节点更接近于高连接度的节点。

策略是调整斥力以便低连接度节点和与高连接度的节点之间的斥力减少。

因此它们最终处于平衡状态时会更接近。

斥力与两点间的度数加成正比。

而系数由设定定义。

在算法中度的很重要因为它确保即使是度的节点仍然有斥力。

中自动的速度与精度近似速度当部署个力导向布局，用户不得不解决速度精度的权衡。

再近点的力导向算法中，增加速度使得精度下降。

这种近似的影响使些节点无法找到个稳定的位置并开始在他们的平衡位置附近晃动。

理论上讲，空间化的速度应该根据图像的大小属性，可用时间和空间化的目标来选择。

在实践中，可以逐步增加到出现精度问题的速度。

不幸的是大多数用户没有使用这种技术，主要是因为他们没有理解精度损失的影响。

算法中自动执行此技术，无需用户干预。

适应本地速度为了使每个节点的摆动力最小，摆动力定义为对同个节点，在个步骤受到的作用力与前个步骤受到的作用力的差。

直观的表现为，个节点越想要改变方向，它的摆动越大。

表示在第步作用于的力对于个节点，越接近它的平衡位置，摆动力越接近于相反，个未收敛的节点会有很高的摆动力。

而它的移动会减慢以便找到它的平衡位置。

个节点的速度与其受到的合力决定位移。

合力是指对每个节点收到的所有的力的和引力斥力和重力在大多数其他的力导向算法中速度是通用的而且由用户设定。

在中每个节点的速度不同，由下列公式计算得出是图全局的速度。

是个被默认设为的常量节点越摆动，它的速度越慢。

假如不再摆动，节点以全局速度移动。

作为种保护措施，因此实现了个约束用来防止过高的本地速度。

即使在全局速度很高的情况下。

默认适应全局速度在每步，有两个全局的值被计算出来用于设置全局速度全局摆动量和全局有效牵引力。

全局摆动力表示在图全局移动中不稳定移动的数量。

它是按节点的度加权的本地摆动力的和。

个节点的有效牵引力是作用于该节点的有用的力的数目。

它代表着摆动力的反面。

即使移动收敛的力。

它被定义为的