TVBRT:一种基于Radial Tree的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法
多变元时态数据大量存在于社会科学、环境监测、金融经济、医疗卫生及地理信息等领域.对多变元时态数据集进行深入分析,创新性地将经典的层次数据可视化方法Radial Tree加以改进,提出集成度量属性的Radial Tree布局算法(LAMPRT)、基于Radial Tree的具有度量属性的多变元时态数据可视化布局算法(LOVEBRT),结合相应的人机交互策略,形成可视化方法TVBRT.案例研究证明了该方法的有效性,并表明它能展示数据集中的细节内容.TVBRT方法侧重于对数据进行层次分析,适合于展示对具体度量值更为关心的数据集.
信息可视化、时态、多变元数据、度量属性、Radial Tree
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TP391(计算技术、计算机技术)
2014-07-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
5-11,17