[发明专利]一种用于在有限空间显示大规模多属性堆叠柱状图的方法

说明书

本发明公开了一种用于在有限空间显示大规模多属性堆叠柱状图的方法，包括以下步骤：(1)获取数据并对其进行初始化；(2)根据步骤(1)得到的初始化过的数据，进行采样并使用基于交换的启发式贪心方法，最小化由平均采样导致的多选项数值属性的信息损失；(3)根据步骤(2)得到的最小化信息损失后的采样数据，使用基于交换的启发式贪心方法，最小化采样后堆叠柱状图中多选项数值属性的抖动；(4)根据步骤(3)得到的增强可读性后的采样数据，绘制堆叠柱状图；本发明能够帮助用户更好地感知大规模多属性数据的堆叠柱状图，并发掘和分析可视化中蕴含的数据模式，在大数据可视化和可视分析等相关领域上有着广泛应用的潜力。

技术领域

本发明涉及可视化技术领域，特别涉及一种用于在有限空间显示大规模多属性堆叠柱状图的方法。

背景技术

堆叠柱状图是一种常见的可视化形式。图中每一行表示一个待评估价值的选项。每一行由多个以颜色表示不同数值型属性的柱形堆叠而成，其长度表示对应属性的价值。堆叠柱状图可以形象得展示每个选项包含的每个属性的数据，显示的是单个与整体之间的关系。堆叠柱状图常用于对比不同选项的价值大小、同时对比选项内不同属性的价值大小。相比普通柱状图，堆叠柱状图可以展示数据的更多维度。

然而，堆叠柱状图逐渐难以应对当下海量高维数据的可视化任务。主要原因是由于数据选项的数量以及数据属性的数量的爆炸增长，在有限的显示空间内利用堆叠柱状图呈现海量选项和属性时常常产生视觉的混乱，加大视觉负担。人们难以继续发挥堆叠柱状图的优势，即对比不同选项的价值大小、同时对比选项内不同属性的价值大小。主要困难为：1)由于过度的压缩，每个柱形的边界不可区分；2)相同颜色的柱形(同一数值型属性)在视觉上不连续，产生严重的视觉干扰和混淆。

由此，提出一种用于在有限空间显示大规模多属性堆叠柱状图的方法，主要通过减小信息丢失的平均采样以提高数据显示容量、利用平滑布局减少堆叠柱状图抖动以提高其可读性来解决这两个问题，在显示空间有限的情况下提高堆叠柱状图的显示容量和可读性。相比传统的堆叠柱状图，本发明能够帮助用户更好地感知大规模多属性数据的堆叠柱状图，并发掘和分析可视化中蕴含的数据模式，例如极限、均值、变化、统计分布等特征，从而在大数据可视化和可视分析等相关领域上有着广泛应用的潜力。

发明内容

本发明描述了用于在有限空间显示大规模多属性堆叠柱状图的方法，在显示空间有限的情况下提高堆叠柱状图的显示容量和可读性，以更好帮助人们利用可视化发掘海量选项数据中的隐含模式。

一种用于在有限空间显示大规模多属性堆叠柱状图的方法，包括以下步骤：

(1)获取数据并对其进行初始化；

(2)根据步骤(1)得到的初始化过的数据，进行采样并使用基于交换的启发式贪心方法，最小化由平均采样导致的多选项数值属性的信息损失；

(3)根据步骤(2)得到的最小化信息损失后的采样数据，使用基于交换的启发式贪心方法，最小化采样后堆叠柱状图中多选项数值属性的抖动；目的是平滑堆叠柱状图以提高其可读性。

(4)根据步骤(3)得到的增强可读性后的采样数据，绘制堆叠柱状图。

优选的，步骤(1)中，获取数据并对其进行初始化包括进行属性的标准化和加权计算。

优选的，进行属性的标准化和加权计算的具体步骤如下：

1-1、在数据集中，令数据选项的数量为n，数据指标的数量为m，每项数据包含多个维度的属性：c₁、c₂、...、c_m，将每项数据的属性统一标准化到[0，1]区间；

比较属性值，获取c_j-max为第j个指标属性的最大值，设c′_ij为第i个数据项的第j个指标属性值，则第i个选项第j个标准化指标属性值为对于某些值越小越好的属性，例如价格，