摘要：知识图谱是一种以图谱形式描述客观世界中存在的各种实体、概念及其关系的技术,广泛应用于智能搜索、自动问答和决策支持等领域.可视分析技术可以将抽象的知识图谱映射为图形元素,帮助用户直观地感知和分析数据,从而提高知识图谱的构建和表达,也为知识图谱在各个领域的应用提供了有力支持.文中对知识图谱可视分析相关工作进行调研和整理,从知识图谱可视化表现形式、知识图谱构建过程中常用的可视分析方法以及面向应用领域的知识图谱可视分析技术3个方面进行综述;进一步,总结和讨论知识图谱可视分析面临的挑战,并对其未来的发展趋势进行展望.

摘要：碳转移是指在产品生命周期中,由于经济活动而导致隐含碳所发生的排放转移.产业部门间复杂多变的碳转移关系使得碳转移特征及其时序变化规律难以被有效地捕捉和发现.为了探索碳在不同产业部门的时空转移特征及时空转移规律,设计了面向不同地区产业部门投入产出数据的碳转移特征可视分析工具.首先,基于多区域投入产出模型,对于不同地区产业部门之间的碳转移规模进行测算,构建所有地区产业部门之间的碳转移网络;其次,在构建的碳转移网络基础上,利用node2vec模型将地区产业部门转换为高维向量表征,将其投影至低维空间,直观地探索和分析与碳转移关系紧密的产业部门,并设计交互便捷的多个关联视图,以展示不同时间步碳转移特征,帮助用户快速地感知和发现碳转移的时序变化规律和异常;最后,设计交互方案关联可视化系统,实现面向碳转移的可视分析,支持用户从多个角度交互地感知和探索隐含的碳转移模式及其时序变化特征.利用我国真实的碳排放数据进行的案例分析的结果表明,所设计的系统可以帮助用户从多个角度分析碳转移特征及其时序变化规律,对于合理指导地区产业部门的碳转移,促进区域经济可持续发展,为我国的碳减排决策提供理论支持具有重要意义.

摘要：基于叙事结构抽象的可视分析方法是通过挖掘数据背后存在的叙事逻辑,提供富有洞察力和沟通力的方法.首先介绍叙事结构数据的来源,包括文本数据、图表图像数据、音视频数据、地理空间数据和多模态融合数据;然后讨论叙事结构抽象方法,包括连续性、单元式和离散化3种表示;再探讨叙事结构可视化设计,包括基于视觉通道与表达形式的设计,同时介绍叙事结构交互生成方法,包括基于设计空间和注释的手动生成、AI辅助交互生成和AI自动生成;最后讨论叙事结构可视分析的创作工具以及在文化传媒、医疗健康和体育娱乐等领域的应用,并对该领域现阶段工作的不足进行总结,指出多模态融合数据可视分析、跨平台与多设备的叙事结构展示以及加强情感在叙事结构可视分析中的作用等是未来工作的研究方向.

摘要：针对经济学领域中采用实验经济学方法产生的大规模高维动态数据,在与实验经济学专家密切合作的基础上,提出模拟情境下真实努力任务实验数据可视分析方法.设计决策过程信息图以全面呈现实验过程中参与者的总体决策分布和个体行为特征;设计自适应决策分类图、财富时序变化特征图、总体决策桑基图等方法直观地呈现实验参与者的决策过程表现与财富结果的关联关系.集成上述可视化设计与数据挖掘算法模型,开发面向真实努力任务实验数据的可视分析系统,帮助领域专家探索式地发掘参与者决策行为特征以及财富变化关键因素,为专家探索和分析贫困产生及贫困循环恶化的内在机制提供依据.大量基于真实数据的案例分析和专家反馈信息进一步验证了该方法和系统工具的有效性和实用性.

摘要：地理空间数据通常是指用于描述自然现象和社会事件的发生及演变的空间位置、分布、关系、变化规律等方面的信息资料.随着获取渠道的多样化、采集过程的规范化以及采样粒度的精细化,地理空间数据普遍呈现属性描述多样化、特征分布时空化、结构关系层次化等特点,经典的统计分析软件和地理信息系统难以有效地发掘地理空间数据中隐含的复杂关系模式及结构特征.可视分析则是在有效地融合可视设计和数据挖掘模型的基础上,借助交互技术引导用户全面而细致地分析和探索地理空间数据中潜在的对象、过程、事件,以及所呈现的多维、时空、动态、关联等特征.因此,文中对面向地理空间数据可视分析的相关研究进行综述,首先从视觉元素映射的视角出发,介绍点、线、面、体等视觉元素在地理空间数据可视化过程中的设计与应用;其次对于地理空间数据的组织形式,分别概述具有显著多维、时空、层次等特点的地理空间数据的可视分析前沿技术和方法;进一步简述地理空间数据可视分析技术在自然环境、城市交通、人文经济等领域的拓展应用.在此基础上,对地理空间数据可视分析的未来发展趋势进行了展望.

摘要：针对多维时序数据可视分析过程中降维算法表现出的局限性,提出一种降维空间视觉认知增强的多维时序数据可视分析方法.在多维标度算法的基础上,通过正交变换使不同时间步投影点的偏移最小化,帮助用户对感兴趣的时间模式进行有效的视觉认知及追踪;为避免投影点之间的相互遮挡,引入六边形对投影空间进行划分,增强用户对降维空间特征的视觉认知和交互;进而引入层次聚类方法对投影点进行聚类分析,帮助用户快速感知多维数据之间的关联关系;最后设计面向聚类特征时序演变的分组动画策略,突出相邻时间聚类特征的演化特点和时序模式.集成上述可视化方法,开发面向多维时序数据可视分析原型系统,通过经济统计数据、空气质量监测数据的实例分析,进一步验证该系统的有效性和实用性.

摘要：随着获取渠道的多样化以及采集过程的规范化,数据普遍具有多维、时空属性.由于不同的属性维度中数据的分布方式和表达意义各不相同,针对数据的多维时空属性开展综合的分析和全面的探索存在较大的困难.为此,提出一种多维时空数据协同可视化方法.首先设计属性关联视图展现空间对象的多维属性数据及其关系;然后利用MDS算法将原始多维属性数据按照时间顺序关系分别降解至一维空间构建时序平行坐标系,并且对各时间轴的投影坐标点进行布局优化和层次聚类操作,利用信息熵度量类别的稳定性对平行坐标系中点和线的颜色进行映射;最后设计圆状布局的层次链接图,展示感兴趣特征的层次结构关系.文中通过设计便捷的交互模式有效地关联各个视图的可视化设计,构建多维时空数据协同可视分析系统.GDP数据和空气质量监测数据的实例分析结果表明,文中方法能够综合考虑多维时序属性,帮助用户快速探索数据中隐含的特征模式;专家用户的反馈进一步验证了该方法的有效性和实用性.

摘要：空气质量监测数据具有显著的时空多维属性.传统的平行坐标技术虽然能够有效地展示数据的多维属性信息,却在分析与解读空气质量监测数据各个属性的时空变化规律方面表现出一定的局限性,在平行坐标展示空气质量监测数据多维属性的基础上,提出一种支持用户交互式探索大气污染时空特征的可视分析方法.首先利用平行坐标展示空气质量监测数据,支持用户交互改变时空维度以及指定坐标轴排列顺序;然后引入角度面积正负相关性等方式度量数据在平行坐标系中的布局差异,并且通过矩阵图和交互式柱状图分别展示不同时空维度下数据的布局差异;再综合考虑各个属性之间的数据布局差异,构建相似性矩阵,利用多维标度法对当前时空维度的数据进行降维,获得初始数据在低维空间的表示;最后利用层次聚类方法对低维空间的数据表达做聚类分析,并且分别设计时钟隐喻图和地域抽象图描述各个类别的时空节点组成.集成上述可视化算法设计便捷的用户交互模式,开发面向空气质量监测数据时空多维属性的可视分析原型系统,为用户快速分析和解读大气污染的时空特征及潜在规律提供有效手段.通过大量的可视化效果及用户反馈结果,进一步验证了文中所提可视分析方法的有效性和实用性.

摘要：心理健康调查问卷广泛用于发现、检查和治疗大学生群体潜在的精神障碍和心理疾病,如经典的大学生人格问卷(UPI)和症状自评量表(SCL-90).不同问卷的调查角度存在差异,往往容易导致分析结果不尽相同,给大学生心理健康状况的综合调查、协同分析和精准治疗等带来挑战.为有效地挖掘多源调查问卷之间的关联,降低心理健康分析的不确定性,设计了面向多源调查问卷数据的大学生心理健康可视分析方法.首先,面向学生个体,设计多源心理健康调查问卷数据可视化,利用Circos技术展示具体答题信息及多源问卷关联情况;进而设计平行坐标系,直观地展示问卷属性的分布情况,引导用户交互式地确定平行坐标轴排列顺序,有效地呈现多源调查问卷属性之间的相关性;根据多源问卷属性信息,利用降维算法将大学生个体心理健康状况展示于低维坐标系中,设计几何空间差异度量方法以有效地评估多源问卷调查分析结果的不确定性,并且利用颜色映射有效地引导用户关注分析结果不确定的学生个体心理健康状况,从而实现心理健康状况的综合判断和追踪分析.集成上述问卷展示及分析功能,设计面向多源问卷调查数据的可视分析系统,提供便捷的用户交互模式,为用户深入探索和挖掘大学生心理健康状况提供有效手段.基于真实多源问卷调查数据的案例分析及用户反馈结果,进一步验证了文中工具的有效性和实用性.

摘要：面向石油矿区大规模的测井数据,有效地抽取少量的钻井(即标准井)进行置信度较高的专家人工匹配,进而对全局钻井进行有监督的自动或半自动匹配,对于石油开采矿区的地质构造精确解释具有重要的意义.然而,标准井筛选是一个复杂而耗时的过程,和钻井的空间分布以及钻井之间的地质特征密切相关.因此,综合考虑钻井的地理空间位置和多维地质属性特征,提出一种基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析方法.首先,根据大量钻井的地理空间位置,利用蓝噪声采样算法自适应地确定标准井采样率及其采样范围;然后在标准井的局部采样范围内,设计基于动态规划的地层匹配算法,计算钻井之间的多维属性差异以度量钻井之间的地质特征相似度,进而利用MDS算法对钻井的匹配关系进行降维投影,将钻井的空间分布与多维属性差异协同可视化,支持标准井的自动或交互筛选;进一步设计属性视图和矩阵视图,直观地呈现钻井的原始多维属性数据和匹配关系,引导领域专家对标准井的筛选过程进行探索分析和迭代优化.最后,集成便捷的用户交互模式,开发基于蓝噪声采样的多维标准井筛选可视分析系统,帮助用户交互式地探索和分析多维属性测井数据,在综合考虑钻井空间分布及多维属性特征的基础上,有效筛选具有代表性的标准井,为后续的地质构造解释提供准确而可靠的数据资料和经验支持.大量实验结果进一步验证了文中算法的有效性和实用性.