[发明专利]一种基于HCT图的层次数据对比可视分析方法

说明书

本发明公布了一种基于可重叠圆形树图(HCT图)的层次数据比较可视化分析方法，通过HCT图可直观展示节点属性差异与结构差异；包括：通过算法生成一棵特定的集合树，实现HCT图的排布算法用于映射集合树中的节点关系，使用区域比例缩放HCT图中两树的差异部分。本发明通过由节点的子集分布状态决定该节点的形状，提高了辨识度；采用贪心的子集元素排布策略，保证了空间利用率；在集合树可视化映射上扩展了传统圆形树图，不仅能表达节点间包含关系还可以表现两个子集的差异，用于反映两棵树节点之间的差异性，且可以控制不同区域之间的比例系数来达到对两棵树之间共性部分或差异性部分突出展示的效果。

技术领域

本发明涉及信息可视化、树比较、排布算法领域，具体涉及一种层次数据对比可视分析的可重叠圆形树图(HyperCircularTreemap，HCT图)及基于HCT图的层次数据对比可视分析方法。

背景技术

层次结构(也称为：树结构)的数据在生活工作中极其常见，比如文件组织结构、生物进化树、家谱树等，因此层次数据的差异性比较成文了一项十分重要的任务。目前，层次结构比较方法(树比较方法)在各个领域得到了广泛应用，例如通过比较层次模型的差异优化模型；分析不同时间层次结构的变化；对层次异构数据寻找最优匹配；分析代码演变过程等等。

树可视化可以分为两类：节点链接法和空间填充法。树比较可视化方法是由树可视化方法演变而来，一般树比较可视化方法则是通过组合、连接、变形树可视化中的基本图元达到展示的效果。综合来讲，树比较可视化有三种展示方法：(1)并置；(2)合并；(3)动画。并置的方法一般基于点线连接形式的树可视化，将两棵树并列放置并对相应的节点加入颜色映射等加以区分，直观但是对空间的利用率不足；合并的方法是首先将两棵树组合成一颗集合树，由于在集合树上可以体现元素之间的对比关系，因此可以将树比较任务变为树可视化任务。一般通过空间填充的方式直接展示集合树，具有较高的空间利用率但并不直观；动画则一般用于展示具有时变特征的层次数据的变化趋势。

在使用合并的方式进行树比较时，树图(Treemap)由于其可以充分利用空间展示节点属性的特点成为了最有效的空间填充式树可视化方法之一，也成为了树比较可视化方法的首选。然而,在树比较任务中除了需要可视化节点属性差异之外仍然有额外的需求：可视化结构差异。一般树图在结构展示上具有明显劣势，而圆形树图(CircularTreemap)作为一种用圆形代表树节点的特殊树图可以更直观的辨识树的结构但是极大的牺牲了空间利用率。圆形树图可以看作是一种特殊的韦恩图，其特殊性体现在图中元素只用于描述集合的包含关系。在树可视化过程中，由于层次数据只具有包含关系因此使用圆形树图具有很好的可视化效果；然而在树比较可视化中，两棵树之间结构的差异度可以用两棵树中同名节点的子节点集合之间的关系来表示(A与B的差集、B与A的差集、A与B的交集)，用一般的圆形树图无法直观展示。

综上所述，现有的基于合并方式的树比较可视化方法存在无法在可视化节点属性差异的同时体现结构差异的问题，难以直观展示两棵树中的差异部分，对层次数据进行对比分析的效果不佳。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于可重叠圆形树图(HyperCircularTreemap，HCT图)的层次数据比较可视化分析方法，通过HCT图可直观展示节点属性差异与结构差异；与圆形树图相比，树节点之间具有较高的区分度用于展示结构差异；在排布上更加节省显示空间；能够实现对不同层次数据之间共性部分或差异性部分的突出展示。