面向地理空间数据的可视化推荐方法研究及应用
这是一篇关于地理信息,信息可视化,可视推荐,深度学习,隐编码的论文, 主要内容为地理信息可视化作为表征地理信息的有效手段之一,能够提升用户对于地理空间数据的认知效率。因为现有的地理信息可视化非常依赖数据分析者的背景知识和可视化技能,所以它通常是一项非常耗时且具有一定难度的任务。为了降低地理信息数据可视化的门槛,本文提出了一个具有一定创新性的地理信息可视化推荐系统Geo Vis。该系统通过自适应的核密度估计提取出分布特征,并基于隐空间编码的分析推荐出最能体现数据分布规律的地图类型。该方法的核心是利用隐编码对数据特征进行表达,数据驱动地学习数据特征,并表达视觉样式的映射关系。同时,基于本系统的推荐功能,用户只需浏览推荐结果,即可对数据集进行数据探索和分析,这将大大提高用户的工作效率。本文还对提出的系统进行了一系列的评估实验,包括案例研究和用户调研。实验结果验证了该系统的实用性和有效性,表明本系统能较好地推荐出合适的可视化结果。总之,本文的主要贡献包括:·本文改进了核密度估计算法,并基于改进的算法进行空间特征挖掘。通过对比实验,我们发现该方法能有效获取空间特征。·本文提出了一种基于隐编码的推荐模型来学习数据特征到图表类型的映射关系。我们发现,通过隐编码进行的图表推荐模型具有较高的准确性。同时,本文利用美度公式度量了推荐的效果。·本文基于所述的可视化推荐模型实现了地理信息可视化推荐系统,以便用户实现地理信息数据的可视化。本文进行了用户调研,来验证本文系统所生成的图表与用户在视觉感知上的一致性。同时,本文的系统也提供了交互功能,帮助用户更有效地进行数据分析。
三维科研态势演化图谱及软件系统实现
这是一篇关于科学知识图谱,复杂网络,深度学习,信息可视化的论文, 主要内容为武器装备技术的发展离不开科学技术的推动,当前随着信息技术的深入发展,大数据时代已经悄然而至。大数据为科学研究带来了重大机遇的同时,其所带来“数据眩晕”和“数据冗余”效应不容忽视。面对大数据对科研工作所带来的巨大挑战,准确、快速、实时地把握和预测科研发展态势,已经成为科研工作者和科研管理高层决策者的迫切需要。在对传统科学知识图谱深入研究的基础上,本文提出一种基于网络和单词分布式嵌入的三维科研态势演化图谱模型,该方法对于掌握科技发展动向,挖掘技术前沿,把握技术机会,促进装备科技发展具有较大的参考价值。论文工作主要包括以下几个方面:基于关键词共现网络,利用网络嵌入算法,生成反映共现网络特征的结构向量。该方法将关键词视作共现网络中的节点,利用复杂网络嵌入的方法,将原有的节点特征由原始的二值向量映射为低维空间的实数向量,解决了数据稀疏性的问题,同时所得到的关键词结构向量既可以用于评估节点之间的结构相似性,又可以深入分析原有网络的诸多潜在特征。基于Labeled LDA和word2vec的关键词语义向量生成算法。该方法将关键词视作摘要文档的对应标签,首先利用Labeled LDA模型计算出关键词与摘要中单词的映射关系,然后将映射关系融入深度神经网络语言模型word2vec中去,得到可以反映关键词语义特征的语义向量,用来度量关键词节点的语义相似关系。提出了一种考虑作者权重影响的关键词重要度迭代计算方法。该方法既考虑了网络中邻接节点和邻居边对重要度计算的影响,同时将节点自身的重要度也融入计算过程,可以有效反映关键词的重要度。构建了三维科研态势图谱组合框架,提出三维科研态势图谱的四种生成算法。分别从节点类型、节点向量类别、时间因素等角度对三维科研态势图谱进行了分类,构建了三维科研态势图谱的组合框架;提出了四种三维科研态势图谱生成算法,通过实验分析了各个算法的特点。研发了基于上述理论的科研态势演化可视化平台TVIZ。该平台基于本文理论,可以对SCI、CNKI、CSSCI、EI以及专利文献进行综合分析,支持网络分析、技术成熟度分析、自然语言分析及可视化展示等功能。本文对科学知识图谱的研究,融入深度学习理论、复杂网络分析理论和自然语言处理技术,一定程度上深化了科学计量学和科学知识图谱的研究,相应成果对科学计量学、自然语言处理和复杂网络分析均具有一定的参考价值。
基于知识图谱的国际教育技术学可视化研究
这是一篇关于知识图谱,教育技术学,信息可视化,科学计量学的论文, 主要内容为在科技和网络快速发展的“大数据时代”,全球各领域每天都在产生庞大的数据信息,教育技术学科的研究成果也呈现出井喷式增长,加之教育技术学是一门综合交叉学科,仅仅通过定性研究的方法就显得不够高效和准确,因此本研究期望借助科学计量学的研究方法对文本信息进行挖掘,利用可视化软件绘制出国际教育技术学的知识图谱,将本学科的研究现状、研究热点、知识基础、学术群体、前沿与趋势等更加直观地展示出来。本研究将Web of Science数据库和CSSCI数据库作为数据来源,应用词频分析、共词分析、共被引分析、社会网络分析等研究方法,借助CiteSpace、Ucinet、SPSS等软件工具对从数据库中下载的《COMPUTERS&EDUCATION》、《BRITISH JOURNAL OF EDUCATIONAL TECHNOLOGY》等十种国外教育技术学核心期刊,以及《电化教育研究》、《中国电化教育》等八种国内教育技术学核心期刊的文献数据进行可视化研究。绘制并分析了国际教育技术学研究的关键词共现图谱,揭示出教育技术学的研究热点包括“学生”、“教育”、“技术”、“交互式学习环境”、“教学/学习策略”、“远程教育”、“教育技术”、“信息技术”、“教育信息化”、“教学设计”、“MOOC”等;绘制并分析了国际教育技术学的文献共被引图谱,明晰了多媒体学习理论、网络学习理论、教师的知识与信仰、游戏化教学、建构主义理论、现代教育技术与教育深化改革等研究是促进教育技术学科发展的知识基础;绘制并分析了国际教育技术学的作者共被引社会网络图谱,显示出理查德?梅耶(Richard E.Mayer)、戴维?乔纳森(David H.Jonassen)、阿尔伯特?班杜拉(Albert Bandura)、兰迪?加里森(Randy Garrison)等学者在教育技术学领域的国际地位,而何克抗、南国农、祝智庭、余胜泉、丁兴富、黄荣怀、桑新民、黄国祯等学者在国内教育技术学领域具有重要影响力;通过检测关键词和被引文献的突现,发现教育技术学研究前沿的变化与技术的发展相一致,技术整合、认知负荷、移动学习、教育信息化、翻转课堂等研究是教育技术学近年来的最新研究前沿,且有着继续上升的关注度,将是未来研究的发展趋势。希望通过该项研究的文本挖掘工作,洞悉当前国际教育技术学发展的知识图景,汲取有价值的资讯,为我国教育技术学科及其教育信息化发展提供建设性的意见。
面向京剧知识图谱的信息可视化研究与设计
这是一篇关于京剧,数字人文,信息可视化,知识图谱的论文, 主要内容为京剧作为中国影响最大的戏曲剧种以及中国传统文化的象征符号,它承载着中华民族伟大的精神文化和丰富的艺术魅力。同时,人文研究在计算机科技进步的支撑下发生了颠覆性的变化。因此,利用与时俱进的方式有效挖掘京剧文化资源,传承弘扬京剧精神,在全国文化中心建设过程中有着不言而喻的重大意义。基于对京剧相关内容的调研与梳理,论文以历史之美、剧目之美、舞台艺术之美以及传承之美四方面对京剧文化内容进行归纳总结。同时在知识图谱构建流程以及信息可视化设计相关知识和理论的指导下,建立了论文的面向知识图谱的信息可视化设计框架,该框架主要分为四个层次:知识层、本体层、数据层以及可视层。京剧领域知识图谱的构建工作分为三个阶段,首先,在京剧文化内容梳理的基础上分析与挖掘京剧领域的文化知识特征。其次,结合文化领域实体构建的特点,在改进七步法的指导下构建面向京剧领域的演员-角色-剧目本体模型并定义了在时间、空间以及文化上的部分属性及传承关系。最后,选用OWL作为本体描述语言及Protege作为建模工具,并以Neo4j图数据收集实体实例数据,完成京剧知识图谱的构建。论文信息可视化阶段首先对知识图谱数据进行转换,处理为人物时序数据表、地理位置信息表、剧本-角色-演员三元表、舞台“意象对“表以及关系表等形式,并针对数据的特点映射至合适的可视化结构。可视化结构总体布局完成后,在色彩搭配、图形设计、格式塔原理以及图示图解原则的指导下绘制了演员行当与地域时序分布图、京剧文化街空间分布图、剧本-角色-演员三元图、脸谱颜色与性格”意象对“以及京剧传承关系图等一系列可视化图表,生动形象地展现了京剧中演员、角色、剧本、时间以及地点实体间的关系。利用知识图谱原理,以一种新的研究视角对京剧知识进行挖掘与整理,全面立体地再现了京剧传统文化的生态系统和内在关联。同时,信息可视化将京剧领域本体中繁琐又枯燥的属性和关系数据以一种直观、明了、生动方式呈现给大众,拉近了京剧与大众的距离,加深了大众对京剧的理解。
面向应急协同物流的可视化系统设计与实现
这是一篇关于应急信息,物流信息管理,交互设计,信息系统分析,信息可视化的论文, 主要内容为应急物流信息化管理是智慧城市应急建设的重要组成部分。在整个应急物流活动开展过程中,决策的准确性与及时性很大程度上决定了整个应急活动的成功率与执行效率,正确的决策必然建立在应用科学方法对大量信息进行分析的基础上。而近年来,数据支持决策的必要性和重要性也随着我国应急产业发展和数据行业发展逐渐凸显。数据支持决策必然离不开可视化,随着计算机图形学和数据可视化等学科不断发展,应急领域的可视化手段和可视化维度也越来越多样。然而以往此类可视化工具研究多关注于应急信息的单个维度,在综合分析数据时常需要在不同的可视化工具或报表间跳转,造成应急决策延迟。且已有可视化手段多为信息的静态表征,在应急情境下由于突发事件的紧急性、不确定性等特征,这种视点的来回转移和动态信息表征断层,使得分析人员的认知负担被加重。综上,本文主要研究如何在应急物流信息系统中应用新型可视化方法来减轻认知负担,从而提升决策水平,减少突发事件危害。本研究分别对可视化的功能性需求与非功能性需求进行分析,对整体的设计实践流程进行梳理,在阐述引入的可视化媒介如何重新进行信息编码的同时,也对可视化媒介相关组件设计原则与功能设计进行了阐述。具体的应用实践中,以Intelli J IDEA作为开发环境、Spring为开发框架,按照软件工程方法,首先对系统进行总体需求分析和设计,分析各个角色权限和画出系统实现的流程图。其次在设计实现上应用开源的Open Street Map地图并通过导入echarts插件和leaflet插件完成基于结构化图标的动态信息展示模块、动态信息搜索模块;再进一步对地图本身进行抽象,应用力导向布局算法和主题聚类算法完成隐喻地图可视化模块。再次,通过黑盒测试和实验评估的方式对于该系统进行了较为全面的验证。最后对系统整体设计实践情况进行了总结与展望。通过引入新型可视化方法与媒介并设计实现相关组件,本研究改善了以往可视化工具在统一表征信息结构和演化特征方面的缺陷,同时也增强了其在统一表征动态信息和静态信息方面的功能。在理论层面,本文提出了基于前沿可视化方法的应急物流信息系统的设计方案,丰富了应急信息可视化理论。在实践层面,本文探索了应急物流可视化场景的设计,改善了用户与危机信息的交互,为应急物流规划、应急资源协调等决策提供了参考。
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