[发明专利]一种基于变换的关联图可视分析方法及其系统

说明书

本发明公布了一种基于变换的关联图可视分析方法、系统及应用，通过关联图TransGraph中关联描述及关联探索两个视图展示数据集中的复杂关联，利用基于力导引的布局方法、图简化技术及图可视化中的交互设计，实现对数据的关联信息进行可视分析，解决在表示复杂关联时容易因边的交叉而导致视觉混乱的问题，突出重点监管对象、全面地展现关联信息，从而可有效地辅助分析人员制定决策。该可视分析方法可应用于农药残留检测结果数据集的可视分析，并提供了利用该可视分析方法实现的农残数据关联可视分析系统。

技术领域

本发明属于信息可视化领域，涉及数据可视分析方法，尤其涉及一种基于变换的关联图可视分析方法及其系统。

背景技术

关联关系一直以来都是数据分析的重要研究对象，存在于现实世界的各个领域之中，以农药残留数据为例，它由农药和农产品这两个互不相交的集合组成，同时农药与农产品之间存在着残留这种关联关系。图是一种常见的用来为关联关系进行建模的数学方法，可以在高层次上对事物间的联系进行有效总结，而从可视化角度而言，图可视化也是信息可视化领域的一个重要分支，又称为关联网络、网络或关联图，是关联数据分析过程中的核心组成部分，在可视化研究领域中有着大量的研究成果。

然而，针对复杂关联的图可视化工作往往有着较大挑战性，通常易因边的交叉而导致视觉混乱(visual cluttering)，且其布局复杂度也会因图的规模增大而受较大影响，难以将信息高效地传达至分析人员或最终用户。而基于数据抽象、视图变换等图简化技术从数据或视图层面上对原始图数据进行变换，则可有效降低可视化复杂度,减少视觉杂乱，并具有交互方法灵活等特点，进而能够充分发挥节点-链接图的优势，提升用户体验和工作效率，在分析复杂关联时有着重要的价值和意义。

针对图布局的优化方法一直以来都是图可视化研究的重点之一,常用的图布局方法主要包括节点-链接图(Node-Link Graph)和相邻矩阵(Adjacency Matrix)两大类。而节点-链接图是对网络关系最自然、经典的可视化布局表达,具有关系传递表达清晰、直观易理解的特点,在社交网络分析、生物网络研究等多个领域内得到了广泛地应用,力导引布局则为该类方法的一种代表性布局。力导引布局方法(Force-directed Algorithm)是一种广受欢迎的节点-链接图布局技术，该方法可有效避免边的交叉，尽量保持边长一致，能产生优美的网络布局，充分展现网络的整体结构及其特征。Eades基于弹簧模型将图看成一个顶点为钢环、边为弹簧的物理系统，进而模拟布局过程：在系统被赋予某个初始状态后，弹簧的作用会导致钢环的运动，过近的点会被弹开，过远的点被拉进，通过不断迭代使整个布局达到平衡并趋于稳定。力导引布局方法有着良好的美学特性，且直观、易理解，可以用于大多数网络关联数据集，这一特点使其成为具有较大吸引力的一种图布局方法。但是，因该方法需要通过反复迭代以使得模型能量最小化，故其复杂度通常相对较高。针对此问题许多学者对布局方法进行了优化，其思路主要为减少迭代次数和降低每次迭代的时间复杂度。然而，随着现阶段数据量的不断增大，图可视化面临着更多的挑战，仅仅依靠布局优化难以实时高效地完成图布局并视觉友好地将具有复杂关联的信息(层次或网络关联描述或探索信息)呈现在一个固定大小的屏幕之内，因此，基于简化技术动态、交互性地实现对图的信息分级和联动展示，实现通过变换来进行复杂图数据的呈现则具有更加重要的价值和作用。