隨著計算機科學(xué)和云計算的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)也越趨于復(fù)雜,其中不乏很多高維數(shù)據(jù)。對高維數(shù)據(jù)進行有效的可視化處理是降低用戶認知負荷與提高數(shù)據(jù)傳輸效率的重要方法,可視化處理方式主要是對數(shù)據(jù)進行視覺編碼,視覺變量作為視覺呈現(xiàn)的媒介,對信息傳遞具有重要意義。由于視覺變量多為成對使用,而目前大部分的視覺變量研究都僅僅關(guān)注于獨立視覺變量,不利于提高視覺編碼效率,因此,本文著重對基于高維數(shù)據(jù)可視化的獨立變量與多重變量進行系統(tǒng)性的研究,梳理視覺變量與高維數(shù)據(jù)特征的表征關(guān)系,結(jié)合用戶的認知特性,利用視覺感知實驗探究多重視覺變量有效性并根據(jù)實驗所得規(guī)律指導(dǎo)案例設(shè)計。本文首先結(jié)合高維數(shù)據(jù)的靜動態(tài)屬性特點與用戶的認知特性,對靜動態(tài)視覺變量進行深入剖析,同時依據(jù)高維數(shù)據(jù)的可視化特征提出視覺變量分類新方案。其次,基于可視化界面的認知特性及認知負荷理論基礎(chǔ),分析多重視覺變量的認知特性及視覺感知效果,從多重視覺變量的“聯(lián)想—分離”特性出發(fā)探究差別變量與等級變量多種組合形式帶來的視覺感知特征,并在充實的理論鋪墊下,提出多重視覺變量視覺感知的序列性概念,同時基于此概念研究多重視覺變量的編碼策略。視覺變量不僅運用在視覺呈現(xiàn)上,本... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)狀關(guān)聯(lián)及示例[17]

第二章高維數(shù)據(jù)可視化的視覺變量特征分析9圖2-4色彩固有明度示意（5）色彩變量色彩變量定義范圍較廣，有彩色與無彩色都包含于該變量之中，并且色彩受多種視覺屬性影響（色相、純度、亮度、透明度），變量的視覺感知有較大差異，色彩的表達雖依附于圖形，但色彩變量卻具有直觀獨立的屬性特征，對數(shù)據(jù)及屬性的表征具有獨特意義。色彩變量包含多種視覺屬性，其次級屬性在視覺表征上與其他變量一樣具有重要作用，因此在劃分變量時，不宜將色彩變量統(tǒng)稱為一個變量，應(yīng)將色彩的多種視覺屬性分類為獨立變量。（6）紋理變量紋理變量表示視覺符號的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，與形狀變量相似，紋理變量可以區(qū)分為兩種：具象紋理變量與抽象紋理變量。如圖2-5所示，具象紋理變量為具有事物屬性并與物理世界的事物人文有直接關(guān)聯(lián)符號構(gòu)成的紋理變量，抽象紋理變量則為符號的內(nèi)部結(jié)構(gòu)由不具有事物屬性意義符號構(gòu)成的紋理變量。紋理變量不僅與紋理構(gòu)成符號相關(guān)，紋理的排列方式與排列密度對整個視覺符號的視覺感知有明顯影響。排列方式的不同會造成內(nèi)部結(jié)構(gòu)方向的差異，排列密度的不同會造成視覺混合產(chǎn)生的亮度性差異，這些方式引發(fā)的視覺感知的差異性可以用來傳達不同的語義。圖2-5紋理變量示例（7）密度變量密度變量指的是符號總體平均亮度不變的情況下改變表面像素（個體元素或線條）尺寸與數(shù)量，造成像素密度變化或多個數(shù)據(jù)節(jié)點的位置排列疏密引起的密度變化。密度變量可以看作是視覺符號的內(nèi)部紋理排列和個體位置分布的微小變化。（8）結(jié)構(gòu)變量結(jié)構(gòu)變量指的是符號內(nèi)部各個組成部分的搭配和排列方式的變化。有些學(xué)者將結(jié)構(gòu)作為一種基本變量，但結(jié)構(gòu)變量可看作多種視覺變量編碼后的視覺符號經(jīng)由一定規(guī)律的布局構(gòu)成的整體結(jié)構(gòu)，即可視化中的結(jié)構(gòu)變量是多重視覺變量的構(gòu)建與

第二章高維數(shù)據(jù)可視化的視覺變量特征分析11[10]。時空屬性表示數(shù)據(jù)隨時間發(fā)展變化的過程。數(shù)據(jù)的時空屬性隱含數(shù)據(jù)的個體屬性特征及潛在數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)性，通過時空屬性也可觀測高維數(shù)據(jù)的變化趨勢。如圖2-7所示，音樂的歷史變遷可視化，該案例描述了1950年至2010年間各個音樂類型的流行度。圖2-71950-2010年各個音樂類型的流行度圖片來源：https://music-timeline.appspot.com/#時空屬性描述數(shù)據(jù)在某個時間范圍內(nèi)的發(fā)展歷程，可以反映事物發(fā)展變化的過程及趨勢。相較于靜態(tài)高維數(shù)據(jù)，動態(tài)高維數(shù)據(jù)的復(fù)雜性更高數(shù)據(jù)量更廣，因此在對高維數(shù)據(jù)的時空屬性進行可視化視覺表達時，注意視覺變量的選用，以平衡用戶的認知負荷。2.2.2動態(tài)視覺變量的分類與含義具有時空屬性的高維數(shù)據(jù)，可以建立數(shù)據(jù)的時間屬性與空間屬性的關(guān)聯(lián)性，并通過這種關(guān)聯(lián)性察覺、理解和預(yù)測某一特定階段的態(tài)勢特征[45]。靜態(tài)視覺變量表征現(xiàn)象的空間位置和屬性特征的時空變化，容易造成用戶認知負荷超載現(xiàn)象，即用戶難以接受和理解時空動態(tài)信息。而通過動態(tài)變量則可以傳達數(shù)據(jù)和事物類型的時空屬性，使用戶更直觀的感受時間與空間維度的變化。動態(tài)變量的應(yīng)用，標記著可視化進入一個動態(tài)可觀的時代[48]。動態(tài)變量是時空變量概念，前期對視覺變量的定義多為圖形變量概念，兩者之間看似具有較大差異，但對于可視化構(gòu)建來說，兩者都會引起視覺感知上直觀的變化。所以動態(tài)變量可以稱為動態(tài)視覺變量，與靜態(tài)視覺變量一起參與構(gòu)建信息可視化。Diseble提出動態(tài)視覺變量主要有三個：持續(xù)時間、變化速率和顯示次序。可以用來表示空間域中的變化、時間域中的變化以及總體時空的變化。（1）持續(xù)時間持續(xù)時間是指用戶在感知一個視覺符號或一種事物現(xiàn)象從顯現(xiàn)到消失的時間長短。持續(xù)時間可以反應(yīng)

【參考文獻】：
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