会议专题

一种基于ThemeRiver模型的非连续层次数据可视化方法

针对传统ThemeRiver模型对非连续数据特征表现支持较差的问题,提出一种改进的非连续数据ThemeRiver可视化方法.对数据点划分时间段分别进行统计,补充新的数据点,构造数据点集,利用高斯模型曲线拟合,经过主题布局排序,颜色选择,标签分布布局成一种具有预测功能且能够展示层次特征的新型主题河流模型.在层次结构上,利用相同颜色序列表示同层次数据.将该方案应用于农残数据中,有助于对一段时间内的农残数据进行有效监测,为农药残留预测预警提供依据.

层次数据 时变特征 信息可视化 ThemeRiver模型

甄远刚 陈谊 刘莹 刘瑞军

北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室计算机与信息工程学院,北京100048

国内会议

第十五届中国虚拟现实大会暨虚拟现实与可视化技术国际会议

厦门

中文

2460-2466,2474

2015-10-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)