關(guān)于論文的文獻綜述
綜述是指就某一時(shí)間內，作者針對某一專(zhuān)題，對大量原始研究論文中的數據、資料和主要觀(guān)點(diǎn)進(jìn)行歸納整理、分析提煉而寫(xiě)成的論文。下面，小編為大家分享論文的文獻綜述，希望對大家有所幫助!
【摘 要】隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數據逐漸朝著(zhù)爆發(fā)方面發(fā)展，數據信息數量急劇增加，為了給廣大用戶(hù)提出更合理的幅度，人們開(kāi)始重視大數據。大數據技術(shù)實(shí)際上是一種數據挖掘、預測分析、人工智能、統計分析語(yǔ)言處理以及存儲數據的綜合技術(shù)，形成了數據工程新研究領(lǐng)域�？梢暬夹g(shù)是大數據分析的重要形式，大數據可視化技術(shù)主要是在數據自動(dòng)分析功能的前提下，利用人們挖掘數據過(guò)程中對于可視化技術(shù)的分析和認知能力，充分融合人類(lèi)自身和機器的各自特征，依據交互技術(shù)，輔助人們可以更加直觀(guān)的進(jìn)行數據分析。
【關(guān)鍵詞】大數據 可視化 信息時(shí)代
1 大數據可視化分析的基本概念
隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，社會(huì )逐漸朝著(zhù)數字化、新信息的方向發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)以及云計算發(fā)展十分迅速，導致社會(huì )充滿(mǎn)數據，因此，使得數據成為了新的信息資源，需要人們進(jìn)行適當的利用，以此來(lái)滿(mǎn)足人們的實(shí)際生產(chǎn)生活要求�；诖�，導致呈現指數形成增長(cháng)，并且變的更加復雜化，使得大數據區別與傳統的數，增加了內涵�？梢暦治鰧�(shí)際是一種融合了信息可視化、科學(xué)可視化、數據挖掘、人機交互、信息論、認知科學(xué)等方面的新方向學(xué)科�？梢暬治鰧�(shí)際上是一種能夠利用交互式可視化界面來(lái)對復雜數據進(jìn)行分析的技術(shù)，可視化基本流程為數據、知識、循環(huán)數據，主要包括可視化技術(shù)以及自動(dòng)化分析技術(shù)。大數據可視化技術(shù)實(shí)際上是一種利用自動(dòng)化分析進(jìn)行數據挖掘的時(shí)候，在使用能夠進(jìn)行分析的人機交互界面和能夠進(jìn)行信息可視化的界面來(lái)融入自身的認知能力和計算機的計算能力，從而可以有效地得到觀(guān)察大數據的能力[1].
2 大數據可視化分析
2.1 文本可視化
作為大數據時(shí)期文本可視化數據的一個(gè)典型文本信息，實(shí)際上也是最主要的互聯(lián)網(wǎng)數據信息，與此同時(shí)，也是物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)一定的傳感器收集到的信息類(lèi)型，在正常的工作和學(xué)習以及日常生活中人們使用最多的就是文本形式的電子文檔。文本可視化可以在一定程度上直觀(guān)的體現文本主要優(yōu)勢和特點(diǎn)，例如，邏輯結構、動(dòng)態(tài)演化規律以及主體聚類(lèi)等。最基本和典型的文本可視化就是標簽云，依據詞頻來(lái)合理的把關(guān)鍵詞進(jìn)行排序和歸類(lèi)，然后利用一定的顏色、大小等屬性來(lái)進(jìn)行文本可視化。
現階段，最主要的就是利用字體大小展現的關(guān)鍵詞使用在互聯(lián)網(wǎng)中主題熱度的識別。隨著(zhù)關(guān)鍵詞數量的不斷增加，如果不能合理的進(jìn)行設計閥值，就會(huì )出現重復覆蓋以及局部密集的問(wèn)題，這樣就需要提供一定的交換窗口來(lái)操作[2].
2.2 網(wǎng)絡(luò )可視化
在大數據分析中最常見(jiàn)的關(guān)系就是網(wǎng)絡(luò )關(guān)聯(lián)，例如，社交網(wǎng)絡(luò )和互聯(lián)網(wǎng)。實(shí)際上層次結構在一定程度上屬于一種比較特殊的網(wǎng)絡(luò )信息。依據連接拓撲和網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)之間的關(guān)系，可以非常直觀(guān)的體現出網(wǎng)絡(luò )中隱藏的關(guān)系。例如節點(diǎn)，實(shí)際上是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )可視化的'重要內容之一。怎樣在大規模邊和節點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò )中利用有限空間進(jìn)行一定的可視化，是現階段大數據研究的重要和難點(diǎn)。除了能夠可視化靜態(tài)拓撲關(guān)系，還具有相應的動(dòng)態(tài)流動(dòng)演化性，所以對動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行一定的可視化也是不容忽視的內容。隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )中邊和節點(diǎn)數目的增多，很容易出現覆蓋、重疊以及聚集等問(wèn)題，不能很好的進(jìn)行可視化，影響效果。因此處理大規�？梢暬闹饕绞骄褪菆D簡(jiǎn)化�？梢苑殖蓛深�(lèi)，一類(lèi)是利用多尺度和層次聚類(lèi)進(jìn)行交互，把大規模數據變化為具有一定層次的樹(shù)結構，然后利用多尺度進(jìn)行不同的可視化。另一種是對邊進(jìn)行適當的聚集，保證具有清晰的可視化效果。這些都是簡(jiǎn)化的主要方式，也可以看出引入交互技術(shù)，是可視化技術(shù)未來(lái)發(fā)展過(guò)程中必不可少的方式[3].
2.3 時(shí)空數據可視化
時(shí)空數據主要是指具有一定時(shí)間標簽和地理位置的數據。
移動(dòng)終端與傳感器發(fā)展非常迅速，因此，使得時(shí)空數據逐漸成為大數據發(fā)展過(guò)程中典型的數據類(lèi)型。充分結合地理制圖學(xué)以及數據可視化技術(shù)，分析和研究空間和時(shí)間對于可視化表征之間的關(guān)系，能夠很好的展示空間和時(shí)間以及規律模式。大數據時(shí)代發(fā)展模式下，時(shí)空數據具有實(shí)時(shí)性和高維性，同時(shí)這也是數據可視化的重點(diǎn)。為了能夠更好的體現信息隨著(zhù)空間和時(shí)間位置發(fā)生一定的變化，一般可以利用信息對象來(lái)逐漸實(shí)現數據可視化。流式地圖是最典型的可視化方式，充分融合地圖和時(shí)間事件流。為了可以打破二維數據的局限性，出現了時(shí)空立體方，是利用三維模式來(lái)展現空間、時(shí)間、事件[4].
2.4 多維數據可視化
多維數據可視化實(shí)際上就是說(shuō)擁有很多個(gè)維度的數據變量，在數據倉庫以及數據庫中具有廣泛的應用，例如，商業(yè)智能系統、企業(yè)信息系統。進(jìn)行多維數據的主要目的就是不斷發(fā)現多維數據的模式和規律，合理展示不同緯度之間存在的關(guān)系。多維數據可視化具有多種方式，主要包括基于圖標、基于圖結構、幾何圖形、基于層次結構、基于像素、混合方式。近年來(lái)，隨著(zhù)大數據的不斷發(fā)展，幾何圖形是研究多維數據可視化的重點(diǎn)。
最常用的多維數據可視化的方式就是散點(diǎn)圖，二維散點(diǎn)圖可以適當利用多維度中的兩個(gè)維度綜合的體現映射到兩條軸上，利用不同的圖形在二維平面內合理反映維度信息。例如，可以利用不同顏色、形狀等來(lái)表示一定的離線(xiàn)或者連續性。投影是從多維度方面來(lái)體現可視化的一種方式。能夠很好的體現出維度的屬性值的分布情況，還可以體現多維度之間的關(guān)系[5].
3 結語(yǔ)
總而言之，作為大數據分析的重要方式，可視化分析可以有效的彌補計算機自動(dòng)化分析過(guò)程中出現的不足和缺陷。大數據可視化分析可以很好的融合計算機的分析能力和人們對信息的感知能力，在依據數據挖掘前提下進(jìn)行的數據分析。
參考文獻：
[1] 唐家渝 , 劉知遠 , 孫茂松等 . 文本可視化研究綜述 [J]. 計算機輔助設計與圖形學(xué)學(xué)報 ,2013,25(3)：273-285.
[2] 楊彥波 , 劉濱 , 祁明月等 . 信息可視化研究綜述 [J]. 河北科技大學(xué)學(xué)報 ,2014,35(1)：91-102.
[3] 劉法建 , 張捷 , 章錦河等 . 旅游流空間數據獲取的基本方法分析--國內外研究綜述及比較 [J]. 旅游學(xué)刊 ,2012,27(6)：101-109.
[4] 裴曉黎 . 信息柵格環(huán)境下美軍數據策略研究綜述 [J]. 艦船電子工程 ,2014(7)：11-14,129.
[5] 王靜遠 , 李超 , 熊璋等 . 以數據為中心的智慧城市研究綜述 [J].計算機研究與發(fā)展 ,2014,51(2)：237-259.
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