[发明专利]一种关联层次数据的可视化方法和应用

说明书

本发明公布了一种关联层次数据的可视化方法和应用，将两类具有地域分布的关联层次数据集作为待可视化数据，通过在放射环内放置地图和引入过渡点，利用贝塞尔曲线将两类层次数据集S1和S2中的数据节点进行连接，通过绘制矩形热图进行可视化。该方法应用于农残数据可视化分析，把具有关联性的农产品类和农药类设为两类具有地域分布的关联层次数据集，绘制地理热图、放射环分别表示超标农药农产品、超标农药类别、农药毒性分布；绘制贝塞尔曲线和矩阵热图。本发明利用多视图和交互方法对关联层次数据进行可视化，具有平稳性、连续性和可读性。

技术领域

本发明属于信息可视化领域，具体涉及一种基于热图和放射环的关联层次数据可视化方法和对农残数据进行可视化的应用。

背景技术

现实世界是一个三维空间，包含地域分布的数据随处可见。身处大数据时代，数据量变大、数据维度增加、数据类型更为复杂，针对关联层次数据的可视分析也成为炙手可热的话题与挑战。其中一个非常具有挑战性的大数据类型是具有地域分布的关联层次数据。例如，在食品安全、交通、运输物流、商业贸易、电子通信行业的数据，它们普遍包含地理位置信息、层次关系以及关联关系，且每个节点和链接具有多个属性值。

迄今为止，针对不同类别的空间数据已有许多相应的可视化技术，主要分为点数据可视化、线数据可视化和区域数据可视化三大类，三类可视化技术的定义、不足和解决方法如表1所示：

表1点数据可视化、线数据可视化和区域数据可视化的定义、不足和解决方法

区域数据可视化，根据不同的映射方法，可分为地区分布图(Choropleth maps)、统计地图(Cartograms maps)、比例标记地图(Proportional symbol maps)三类，主要通过颜色或区域面积大小实现数据与区域的相互映射。现有的地图可视化，采用地图体现地理数据外，其他类型的数据主要通过两类方法展示。第一类是地图与其他可视化方法组合，最常见的直接在地图上体现，将统计图表放置在地图上，通过颜色、标签、文本框添加提示，帮助用户理解；其次就是放置在地图外，主要是将地图放置在中心，外圈采用其他可视化技术，例如采用Necklace Maps，统计数据映射到项链环上的每个饼状图上，只能呈现地理位置信息和单一的统计信息。第二类是通过多视图方式展示。地图面积有限，从中得到的信息也有限，这时就需要通过与地图链接的其他视图来呈现数据的多面化，帮助用户获取更多潜在的信息。然而，针对具有空间分布的关联层次数据，现有的空间数据可视化并不能满足其需求。

层次数据可视化主要分为两大类：节点链接(Node-Link)法和空间填充(Space-Filling)法。最常见的空间填充法有放射环和树图。Danny Holten在其文章中提到四种方法。第一种是用嵌套圆表示包含关系，用直线边表示关联关系；第二种是用树图表示包含关系，用基于贝塞尔曲线的连线边表示关联关系；第三种是用矩形代表节点，用矩形的嵌套表示包含关系，用折线表示关联关系；第四种是用节点-链接表示包含关系，用邻接矩阵表示关联关系；后两种对前两种视觉杂乱的问题有所改进。此外，Gou L等在2011提出一种利用放射环表示包含关系，用曲线表示关联关系，该方法不仅可以很好的表示关联关系，还利用边绑定技术降低了视觉杂乱，能很好的理解数据。2014年，Chen Y等提出一种双关联树的混合布局算法，通过节点链接和放射环分别表示两类层次数据，通过贝塞尔曲线呈现关联关系。但以上方法对于数据的空间分布并没有很好的展现。

在地图绘制中最早使用的是流程图与地图的结合(称为流型图)，将走势相同的连线绑定在一起，即对连线进行聚合，不但减少了视觉的复杂度，同时也提供了对数据更多层次的了解。但该算法只针对单个或少数起始点的连线问题，当出现多个起始点时，一般采用网络可视化中的边绑定算法，如：经典的层次化数据的边绑定算法(HEB算法)等等。但这些现有的边绑定技术绑定后的边只能看到整体趋势，无法查看细节。