针对层次数据的正方化有序树图布局方法技术

本发明专利技术属于信息可视化领域，具体涉及针对层次数据的正方化有序树图布局方法。其操作步骤为：A.将待可视化数据集DS中的数据，按照层次关系表示为一棵树T。B.从上向下依次对树T中的每一层节点进行处理，同一层次的同父节点经过处理后得到一个大权值节点集。C.设置一个长宽比为6:4的矩形R。D.针对得到的每一个大权值节点集，根据最短边路径原则，依次布局大权值节点集中的大权值节点。E.对每一个包含的节点个数大于2个的大权值节点进行处理，得到一个大权值节点集；然后执行步骤D的布局过程，直至所有布局节点皆为非组合节点。本发明专利技术方法可以保证生成的树图在平均长宽比、平稳性、平稳的平衡性、连续性和可读性这5项评价指标上具有良好的表现。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术属于信息可视化领域，具体涉及。其操作步骤为：A.将待可视化数据集DS中的数据，按照层次关系表示为一棵树T。B.从上向下依次对树T中的每一层节点进行处理，同一层次的同父节点经过处理后得到一个大权值节点集。C.设置一个长宽比为6:4的矩形R。D.针对得到的每一个大权值节点集，根据最短边路径原则，依次布局大权值节点集中的大权值节点。E.对每一个包含的节点个数大于2个的大权值节点进行处理，得到一个大权值节点集；然后执行步骤D的布局过程，直至所有布局节点皆为非组合节点。本专利技术方法可以保证生成的树图在平均长宽比、平稳性、平稳的平衡性、连续性和可读性这5项评价指标上具有良好的表现。【专利说明】
本专利技术属于信息可视化领域，具体涉及针对层次数据的正方化有序树图布局方 法，用于对层次数据进行可视化。
技术介绍
大数据时代，如何对大数据进行有效的显示，从而帮助人们分析数据是当今大数 据处理的一个热点研究方向。大规模层次数据的可视分析研究是其中的重点之一。经典 的层次数据可视化方法有节点-链接（Node-link)和树图（Treemap)两种表现形式。节 点-链接能够充分表现数据的层次和关联特性。但是，由于其点线链接的结构，在布局上存 在较大的空间浪费。当数据量大的时候，由于屏幕大小和像素的限制，使用节点-链接方 法会引起节点覆盖的问题。树图在大规模层次数据的可视化上已经得到了广泛应用，包括 经济，政治和文化传播等各个领域。通过树图技术，能够得到一个充分利用显示空间，具有 一定层次和顺序关系的可视化视图。可以通过矩形的面积分析节点权值的大小；通过对矩 形的颜色和纹理等属性进行标注和对节点相关属性分析，从而帮助人们对数据进行可视分 析。节点-链接方法在关系性网络的可视分析中得到广泛应用，而树图在关注权值大小对 比的层次数据可视化中应用更为广泛。 Squarified布局算法由Mark Burls等于1999年为解决最初的Slice and Dice中 存在大量长宽比恶劣的矩形，导致长条状矩形难以识别的缺点而提出。Squarified布局算法 在进行布局时，打乱了数据原本的顺序，通过对数据按权值进行排序，采取贪心策略，将权 值大的节点首先进行填充，对每一个节点矩形的填充，都选择平局长宽比更接近1的方式， 从而保证树图中所有矩形的平均长宽比接近1，使布局的矩形接近正方形，人们容易对其进 行辨识、交互和分析。但节点的原本顺序被打乱，在布局中无规律可循。正因为该算法无序 的缺点，局限了该技术的应用。Pivot布局算法由Ben Shneiderman等于2001年为了解决 Squarified布局算法中无序的缺点提出的一种方法。Pivot布局算法采用分治的思想，运用 pivot节点将数据集T的填充区域划分为四部分，分别为Rp RP，R2和R3，在当前的封闭矩形 内进行布局。对于Ri，R 2和R3的区域内，若节点数量大于1个，则重复Pivot节点选择进行 子问题划分并布局。但是总体而言，通过分治方法，在保证了树图布局部分有序的同时，保 证每个节点填充的大致位置和长宽变化在数据更新时变化较小，从而确保其布局的稳定性 和稳定的平衡性，有利于对时变更新的数据进行追踪。为了使树图布局算法具有更好的连 续性和可读性，方便用户对数据进行查找。Bederson等于2002年提出了 Strip布局算法。 对节点采取从左到右的带状顺序进行填充，从而保证布局的连续性和可读性。为了进一步 提高数据的连续性，减少Strip算法中由于权值变化引起的布局不稳定，Ying Tu等于2007 提出Spiral布局算法。该算法在路径上将带状路径改为螺旋形路径，从而相对于Strip布 局算法提高了布局的连续性和稳定的平衡性。 总结前人的工作：Squarifeid使用排序规则，贪心选择权值最大的节点优先填 充，因此得到平均长宽比非常接近1的布局；Pivot将问题分而治之，使相邻顺序的数据集 中在某一个区域，具有较好的稳定性和稳定的平衡性；Strip和Spiral通过填充方向的限 制，使布局效果具有很好的连续性和可读性。但现有方法都在一定程度上满足一个到两个 指标，但都不能将所有的评价指标综合考虑。
技术实现思路
本专利技术目的是克服已有针对层次数据的树图布局方法，提供一种针对层次数据的 正方化有序树图布局方法。该方法可以保证生成的树图在平均长宽比、平稳性、平稳的平衡 性、连续性和可读性这5项评价指标上具有良好的表现。 本专利技术的目的是通过如下技术方案实现的。 本专利技术提供一种，对待显示的数据集 (用符号DS表示）进行可视化处理，所述待显示的数据集DS是一组通过层次结构关系互相 关联的数据，即层次数据；其具体操作步骤如下： A.将待可视化数据集DS中的数据，按照层次关系表示为一棵树（用符号T表示）。 B.从上向下依次对树T中的每一层节点进行处理，同一层次的同父节点经过处理 后得到一个大权值节点集，因此树T中的每一层节点进行处理后得到1个以上大权值节点 集。 C.在二维平面上设置一个长宽比为6:4的矩形（用符号R表示），其面积用符号 S表示。 D.针对步骤B或步骤D得到的每一个大权值节点集，根据最短边路径原则，依次布 局大权值节点集中的大权值节点。 所述最短边路径原则具体为：保持连续性的情况下，采用最短边路径进行布局。所 述最短边路径是对带状路径和螺旋状路径进行优化，每个节点布局时都毗邻上一个节点， 并且布局方向紧靠剩余布局空间的最短边。所述带状路径是从左向右、从上到下依次布局； 所述螺旋状路径是沿螺旋外环向内环依次布局； E.对于包含的节点个数大于2个的大权值节点，称其为虚拟父节点；将其包含的 全部节点看做为同父节点。依次对每一个包含的节点个数大于2个的大权值节点进行处 理，得到一个大权值节点集；然后执行步骤D的布局过程，直至所有布局节点皆为非组合节 点。 经过上述步骤的操作，即可完成对待显示的数据集DS的正方化有序树图布局。 步骤B中所述对树T中的同一层次的节点进行处理后得到大权值节点集的具体操 作步骤为： B1.将当前节点的所有兄弟节点，记作节点集U。节点集U中的节点数量用符号Mu 表示。设置变量P、Mp、k和m，并给变量p赋初始值为0 ;给变量k赋初始值为1 ;给变量m 赋初始值为2。 B2.对于当前节点集U中所有未经过处理的节点，查找其最大值节点，最大值节点 的序号用符号max表示，其值用符号U 表示。给变量&赋值为U ，并使变量p自 增1。 B3.判断1 < k < m < max < Mu是否成立，如成立，则通过公式⑴计算第k个至 第m个节点的节点值之和（用符号TempSumki表示），然后执行步骤Μ的操作；否则，将 TempSumj^^^作为一个新节点放入大权值节点集合（用符号IT表示）中，并对当前节点 集U中的第k个至第m-1个节点标记为已处理节点，然后给变量k赋值为m+1，给m赋值为 k+Ι，执行步骤B5的操作。 【权利要求】1. 一种，对待显示的数据集DS进行可视化 处理，所述待显示的数据集DS是一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对层次数据的正方化有序树图布局方法，对待显示的数据集DS进行可视化处理，所述待显示的数据集DS是一组通过层次结构关系互相关联的数据，即层次数据；其特征在于：其具体操作步骤如下：A.将待可视化数据集DS中的数据，按照层次关系表示为一棵树T；B.从上向下依次对树T中的每一层节点进行处理，同一层次的同父节点经过处理后得到一个大权值节点集，因此树T中的每一层节点进行处理后得到1个以上大权值节点集；C.在二维平面上设置一个长宽比为6:4的矩形R，其面积用符号S表示；D.针对步骤B或步骤D得到的每一个大权值节点集，根据最短边路径原则，依次布局大权值节点集中的大权值节点；所述最短边路径原则具体为：保持连续性的情况下，采用最短边路径进行布局；所述最短边路径是对带状路径和螺旋状路径进行优化，每个节点布局时都毗邻上一个节点，并且布局方向紧靠剩余布局空间的最短边；所述带状路径是从左向右、从上到下依次布局；所述螺旋状路径是沿螺旋外环向内环依次布局；E.对于包含的节点个数大于2个的大权值节点，称其为虚拟父节点；将其包含的全部节点看做为同父节点；依次对每一个包含的节点个数大于2个的大权值节点进行处理，得到一个大权值节点集；然后执行步骤D的布局过程，直至所有布局节点皆为非组合节点；经过上述步骤的操作，即可完成对待显示的数据集DS的正方化有序树图布局。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈谊，胡海云，甄远刚，刘瑞军，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：北京;11