地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (9): 1779-1788.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190568
张政1,*(), 华一新1, 张亚军2, 曾梦熊1, 杨振凯1
收稿日期:
2019-10-01
修回日期:
2020-03-28
出版日期:
2020-09-25
发布日期:
2020-11-25
通讯作者:
张政
E-mail:giser_zzy@163.com
作者简介:
张政(1990— ),男,河南郑州人,博士生,研究方向为地理信息可视化与地理信息服务。E-mail:基金资助:
ZHANG Zheng1,*(), HUA Yixin1, ZHANG Yajun2, ZENG Mengxiong1, YANG Zhenkai1
Received:
2019-10-01
Revised:
2020-03-28
Online:
2020-09-25
Published:
2020-11-25
Contact:
ZHANG Zheng
E-mail:giser_zzy@163.com
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摘要:
对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势。针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法。首先使用方向聚类算法实现隶属于同一个节点的连边的聚类,本文提出的方向聚类方法速度约是K-means算法的13倍,约是DBSCAN算法的6倍,然后对各个连边实现控制点的内插,在此基础上使用FR模型使得控制点位移,并通过弯曲度控制防止“过度弯曲”情况的出现,最后调整边的透明度,使得可视化的结果突出显示边靠近端点处的部分。实验结果表明,本文NCEB算法的幅面载负量L和中点距离变化量△d的约为FDEB算法的二分之一,证明本文算法可以将捆绑位置从边的中间部位移动到节点端,不仅解决了传统边捆绑算法造成的二次视觉混乱问题,而且使得节点周围的连边分布趋势清晰可读,且视觉负载大大降低,有效减少了视觉误差和信息误判。
张政, 华一新, 张亚军, 曾梦熊, 杨振凯. 以节点为中心的关系边聚类与可视化算法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1779-1788.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190568
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