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可视化在大数据分析领域的实现要点
数据无处不在.相较于以前,在信息化时代,人们只是更加注重对数据的收集,也更加有能力对数据进行收集.数据分析是拥有数据之后要做的最有意义的事情[1].没有数据分析,大数据什么都不是.而可视化技术可以带给用户更加直观、易于理解的操作体验,提供更加便捷的人机交互[2],从而更加有效的发掘数据内部隐藏的特征和规律,辅助用户进行决策判断.
而在大数据领域,大规模、高维度数据会使可视化在扩展性、功能和响应时间上表现的非常糟糕,导致数据可视化交互变得十分困难.先进的技术和高效的图布局算法成为可视化在大数据分析领域应用成败的关键.
一、FLEX 技术的应用
Flex 的原理就是使用基于XML 的MXML 语言描述应用的用户交互界面,用ActionScript 控制事件逻辑处理,再通过Flex 编译器将MXML 和AetionScript 编译成为SWF 文件,用户通过FlashPlayer 执行SWF 访问应用程序.所以Flex 可以运行在任何具有Flash Player 的终端环境内.
Flex 基于Flash 技术,可以根据展现需求将数据模型与界面元素进行有机结合,使客户端界面表现力得到整体的提升,展示方式丰富多变,展现效果与CS 程序相近,从而极大的提高用户体验.
Flex 通过消息机制,对数据进行不依赖于页面的异步传输,有效节省网络带宽资源,在进行数据处理的过程中,最大化利用客户端计算能力,处理和展现复杂的数据模型,减少了对服务器的资源需求,提升了整个平台的可视化交互响应速度.
二、图布局算法的
一个良好的图布局算法应尽可能满足以下四个要点：对称性——绘制形成的网络布局应以图案中心点为基础尽可能平衡分布；角度最大化——同一顶点的所有边之间应尽可能保持最大的角度；边交叉最小化——整个网络布局应保持最少的边交叉数；直线边——布局时使用直线边且尽可能短.
2.1 弹簧算法
1984 年Eades 最早提出该算法,算法的基本思想是将图中的每个节点作为一个环,每条边作为一根弹簧,在随意摆放初始位置后,弹簧形变的弹力（引力和斥力）会导致环进行移动,直到整个系统受力平衡为止.
弹簧算法的实现思想如下：
1、在限制范围内随机初始化所有节点；2、遍历每一个节点,计算该节点与其他节点间的斥力位移； 3、遍历每一条边,计算每条边两端的节点产生的引力位移；4、为实现最佳的展示效果,程序设计人员需要在实践中不断调整步骤2、3 中的斥力和引力系数；5、对每个节点在步骤2、3 中获的所有位移进行累加并按位移移动； 6、重复 i 次,直至具有较理想的效果.
在图中节点数过多时,弹簧算法就较难得到理想的效果了.该算法的另一个缺陷是整个过程无法自行收敛,总是存在一些节点因弹力而不停的晃动,但是在实践过程中可以通过参数配置来使整个系统达成某种稳态.
2.2 FR 算法
为改进弹簧模型的缺陷,Fruchterman 和Reingold 引入了力导引模型,提出了FR 算法.该算法将图中的每个节点看做是一个原子,基于粒子物理学中原子间的引力场和斥力场来计算节点在图中的位置.算法通过不断迭代计算引力和斥力的相互作用,最终使整个系统趋于稳定,达成动态平衡.实现该算法所遵循的主要原则是：在保持一定距离的基础上,有边相连的节点因引力作用应该相互靠近.FR 算法在每次迭代过程中主要完成以下三方面内容：一、计算图中所有节点间的原子斥力；二、计算图中有边相连节点间的原子引力；三、结合原子斥力和引力,计算出每个节点的位移向量并进行移动.
FR 算法对弹簧算法的有效改进,使其成为现在应用最为广泛的图布局算法之一,平台也将使用该算法对关系图进行布点展示.
三、结束语
可视化的介入对于数据分析过程具有两个显著的优点,一是增强用户主观能动性,发挥人机交互的优势,使用户可以更便捷的参与到数据分析过程中,调整约束筛选条件,明显改善和提高结果的有效性；二是通过直观的可视化展示方式,有助于用户深刻理解数据的组织形式和选择适当的数据分析方法,充分发挥用户的专业知识和行业经验.而Flex 技术和图布局算法正是实现大数据分析可视化的重中之重,只有合理运用这两个关键要点,才能在大数据分析领域有效挥发可视化的强大作用.
大数据论文范文结:
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