数据可视化中的高效算法与策略

### 数据可视化中的高效算法与策略 在数据可视化领域，为了更高效地处理和展示信息，有多种算法和策略可供使用。这些方法能够帮助用户在复杂的数据中快速找到关键信息，提高工作效率。 #### 多窗口解决方案与规则 多窗口解决方案在处理数据时具有优势，它能减少不必要的眼球移动，并且错误率更低，既快速又可靠。在某些情况下，对于是否在用户界面中支持额外窗口进行详细模式比较，并不需要详细建模。可以遵循以下经验法则：在包含关键信息小区域的大数据空间中，考虑让用户添加额外窗口来显示更大空间的放大区域，这对于需要频繁查询以比较具有三个以上视觉工作记忆块的模式的任务特别有用。 #### 相关性程度高亮算法 在显示中，信息对象之间的相互关系通常与任务高度相关。当查询特定数据对象时，往往也想了解其相关联的对象。但由于设计限制，相关对象可能分散在显示中，且信息过多时难以清晰展示。相关性程度高亮算法通过简单的交互解决了这个问题，触摸一个对象会使其和其他与任务相关的数据对象高亮显示，高亮对象还可能显示更多细节。相关性程度通过计算机算法根据交互历史计算得出。 该算法的伪代码如下： ```plaintext [A7] 相关性程度高亮 显示环境：一个包含许多代表实体的符号的显示，这些实体通过复杂的重叠关系相连。 1. 构建一个视觉查询，以找到可能带来有用信息的符号（信息线索）。 2. 通过选择一个符号执行认知行动。 3. 计算机高亮显示与所选符号高度相关的所有符号。 4. 在高亮符号中执行视觉模式查询，以获取更多信息线索。 5. 如果找到相关性非常高的符号，执行认知行动以深入获取更多信息。通常结果会在另一个显示窗口中呈现。 6. 根据需要从步骤1重复，在认知上标记已访问的符号。 ``` 平均而言，在主循环的单次迭代中找到目标所需的时间由以下公式给出： \[MeanTime = p_h \times t_h + p_{nh} \times t_{nh}\] 其中，$p_h$ 是搜索目标在高亮集中的概率，$t_h$ 是视觉搜索所需的时间；$p_{nh}$ 是目标未高亮时找到它的概率，$t_{nh}$ 是找到该目标所需的时间。 一般来说，相关性程度高亮适用于显示包含30到数千个实体的数据集。屏幕上能表示的信息有上限，如果相关性程度算法能将视觉搜索减少到大约10到20个项目，认知效率的提升将非常显著。 #### 广义鱼眼视图算法 鱼眼视图是对信息空间进行几何扭曲的显示方式，以突出某些信息并缩小其他信息。广义鱼眼视图是一个更强大和抽象的概念，计算机尝试只显示与任务相关的信息，隐藏或缩小其他信息。 该算法的伪代码如下： ```plaintext [A8] 广义鱼眼视图 显示环境：一组代表从更大集合中抽取的数据实体的符号，这些实体通过复杂的重叠关系相连。 1. 构建一个视觉查询，以找到可以通过特定符号访问的信息（信息线索）。对该符号进行视觉搜索。 2. 通过选择一个符号执行认知行动。 3. 计算机显示所有代表高于计算相关性阈值的数据的符号。 3.1 符号可以根据相关性加权，以便最相关的符号最突出并以最详细的方式显示。 3.2 计算相关性较低的符号将被隐藏。 4. 构建一个视觉查询，以在更新后的显示中查找信息。 5. 如果找到相关性非常高的符号，执行认知行动以深入获取更多信息。通常结果会在另一个显示窗口中 ```