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第1篇 大数据基本定义2

第1章 可视分析基础与框架2

1.1 可视化简介2

1.2 可视分析3

1.2.1 交互式可视分析框架描述5

1.2.2 可视分析的新方向5

1.3 实例1——VisComposer：可视化图表制作工具6

1.3.1 框架设计7

1.3.2 与嵌套增量模型的关系10

1.3.3 系统实现10

1.4 实例2——基于知识图谱的交互关系浏览与分析15

1.4.1 对象的可视化16

1.4.2 可视化18

1.5 实例3——EasySVM：基于可视分析方法的支持向量机的白盒分析方法33

1.5.1 简介33

1.5.2 方法概览34

1.6 基于迁移学习的数据分类可视分析方法36

1.6.1 概念定义37

1.6.2 方法概览38

参考文献39

第2篇 大数据基本方法46

第2章 多媒体数据46

2.1 多媒体数据可视分析简介46

2.2 多媒体数据的可视探索47

2.2.1 文本数据可视化47

2.2.2 图像数据可视化53

2.3 多媒体数据分析实例57

2.3.1 项目背景和需求分析57

2.3.2 项目架构流程58

2.3.3 可视化布局算法58

2.3.4 可视化设计62

2.3.5 使用说明64

参考文献67

第3章 网络数据69

3.1 网络数据简介69

3.2 网络拓扑结构的常用可视化方法69

3.2.1 节点链接法70

3.2.2 邻接矩阵法70

3.2.3 混合布局法71

3.3 网络动态变化的常用可视化方法72

3.3.1 动画法72

3.3.2 时间线法73

3.4 动态网络中关系动态变化的可视化74

3.4.1 关系动态变化可视化系统简介75

3.4.2 关系强度变化可视化系统设计77

3.4.3 实例与应用85

3.5 动态网络中异常检测可视化88

3.5.1 背景88

3.5.2 研究目标89

3.5.3 可视化系统设计90

3.5.4 算法选择和设计90

3.5.5 可视化设计93

3.5.6 案例研究100

3.6 动态网络中节点排名可视化103

3.6.1 设计目标104

3.6.2 系统设计104

参考文献110

第4章 多层面数据113

4.1 维度相关性的可视探索113

4.1.1 方法描述113

4.1.2 案例分析121

4.1.3 小结125

4.2 基于多层面数据的关系可视推理126

4.2.1 简介127

4.2.2 数据128

4.2.3 任务描述129

4.2.4 方法描述132

4.2.5 案例分析139

4.3 数据分析：从探索层面到解释层面143

4.3.1 简介143

4.3.2 时序排名数据的可视表达144

4.3.3 排名项的语义探索147

4.3.4 案例分析149

参考文献152

第5章 不确定性数据155

5.1 不确定性数据简介155

5.1.1 不确定性的定义与分类155

5.1.2 不确定性的来源156

5.1.3 不确定性可视化及挑战157

5.1.4 本章工作概要157

5.2 多变量集合数据的可视化方法与实例158

5.21 不确定性感知的多维投影方法159

5.2.2 集合不确定性的量化与可视化164

5.2.3 可视探索系统设计166

5.2.4 实例与应用168

5.3 空间线几何的差异可视化与分析174

5.3.1 方法描述175

5.3.2 可视探索界面设计177

5.3.3 结果与讨论179

5.4 多类散点图的可视简化与探索183

5.4.1 多类散点图的可视简化184

5.4.2 多类散点图的可视探索190

5.4.3 有效性评估192

5.4.4 小结197

参考文献198

第3篇 大数据应用204

第6章 三维空间域数据204

6.1 三维空间域数据简介204

6.2 三维体可视化205

6.3 间接体绘制206

6.4 直接体绘制208

6.4.1 直接体绘制方法208

6.4.2 采样重建211

6.4.3 体数据分类212

6.4.4 光照计算218

6.4.5 光学积分220

6.5 三维空间域数据可视化方法实例222

6.5.1 基于感知的传输函数颜色优化设计222

6.5.2 多变量空间数据场的压缩域体绘制方法234

6.5.3 基于多类蓝噪声采样的多变量空间数据场可视化技术248

参考文献261

第7章 社交媒体数据265

7.1 社交媒体数据可视分析简介265

7.2 获取社交媒体数据中的信息266

7.2.1 关键词模型法267

7.2.2 话题模型法268

7.2.3 综合模型法271

7.3 理解社交媒体用户的行为272

7.3.1 分析社交媒体用户的交往行为273

7.3.2 探索社交网络内容276

7.3.3 小结280

7.4 工具与开发281

7.5 本章小结282

参考文献283

第8章 通用时空数据287

8.1 时空数据概述287

8.2 三维多变量空间数据场兴趣域可视化发掘289

8.2.1 分析任务290

8.2.2 数据处理292

8.2.3 可视化设计294

8.2.4 结果与讨论298

8.3 传感器时序数据关联可视分析304

8.3.1 TCP树304

8.3.2 可视化设计309

8.3.3 结果与讨论312

参考文献317

第9章 城市数据321

9.1 背景介绍321

9.1.1 城市化与智慧城市321

9.1.2 城市数据323

9.1.3 城市数据可视化与可视分析325

9.1.4 准备数据325

9.2 基本的城市数据可视化方法326

9.2.1 时间属性的可视化326

9.2.2 空间属性的可视化331

9.2.3 时空属性的可视化336

9.3 城市数据可视分析的应用337

参考文献346

第10章 网络日志数据349

10.1 用户交易时间序列数据的可视分析349

10.1.1 多用户交易探索（MUIE）方法概述349

10.1.2 多用户交易探索（MUIE）流程352

10.1.3 问题定义和数据353

10.1.4 概率决策树分类算法354

10.1.5 时序显著度图：探索大量的用户交易数据356

10.1.6 KnotLines可视化358

10.1.7 交易案例分析365

10.2 动态交易轨迹可视化367

10.2.1 本节可视化方法概述367

10.2.2 交易轨迹的核密度估计367

10.2.3 密度图的渲染及加速计算369

10.2.4 动态粒子可视化效果371

10.2.5 城市进出口交易信息可视化372

10.3 用户交易类别型数据的可视化373

10.3.1 本节可视分析方法概述373

10.3.2 任务定义374

10.3.3 离散随机变量的矩阵生成375

10.3.4 矩阵可视化方案376

10.3.5 交易可视化案例377

10.3.6 相似性的定义379

10.3.7 交式探索工具379

10.3.8 交互分析案例381

参考文献383

第11章 云计算环境下的数据可视分析384

11.1 云计算平台可视化概述384

11.1.1 云计算简介384

11.1.2 云计算相关的可视化挑战385

11.2 云平台监控数据可视分析386

11.2.1 云平台监控数据简介386

11.2.2 系统设计与方法介绍388

11.2.3 案例分析394

11.3 多层级可视分析——计算集群监控398

11.3.1 简介398

11.3.2 集群监控信息可视化系统框架设计399

11.3.3 集群监控信息可视化系统401

11.4 基于云服务的移动端可视化405

11.4.1 简介405

11.4.2 数据识别407

11.4.3 数据编辑408

11.4.4 数据可视化设计411

11.4.5 案例分析412

参考文献415

第12章 多人在线游戏日志数据416

12.1 背景介绍416

12.1.1 游戏类别416

12.1.2 游戏数据分析角色和任务的简介416

12.1.3 游戏数据指标的类别简介417

12.1.4 现有游戏数据分析的方法简介417

12.1.5 游戏数据可视化的意义417

12.1.6 游戏数据可视化的挑战418

12.2 基本的游戏数据可视化方法419

12.2.1 游戏中的柱形图419

12.2.2 游戏中空间数据的可视化421

12.2.3 游戏中时序数据的可视化422

12.2.4 游戏中网络数据的可视化425

12.2.5 游戏可视化综述425

12.3 游戏数据可视化的应用——海量玩家的消费行为与交流行为的可视分析425

12.3.1 海量玩家的消费行为与交流行为可视分析的引入425

12.3.2 海量玩家的消费行为与交流行为可视分析的一个具体工作427

参考文献436

索引441