論文的文獻綜述

時間：2021-03-23 13:58:25 論文我要投稿

關于論文的文獻綜述

　　綜述是指就某一時間內，作者針對某一專題，對大量原始研究論文中的數據、資料和主要觀點進行歸納整理、分析提煉而寫成的論文。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!

關于論文的文獻綜述

　　【摘要】隨著科學技術以及互聯網的發展，數據逐漸朝著爆發方面發展，數據信息數量急劇增加，為了給廣大用戶提出更合理的幅度，人們開始重視大數據。大數據技術實際上是一種數據挖掘、預測分析、人工智能、統計分析語言處理以及存儲數據的綜合技術，形成了數據工程新研究領域。可視化技術是大數據分析的重要形式，大數據可視化技術主要是在數據自動分析功能的前提下，利用人們挖掘數據過程中對于可視化技術的分析和認知能力，充分融合人類自身和機器的各自特征，依據交互技術，輔助人們可以更加直觀的進行數據分析。

　　【關鍵詞】大數據可視化信息時代

　　1 大數據可視化分析的基本概念

　　隨著科學技術的進步，社會逐漸朝著數字化、新信息的方向發展，物聯網、互聯網以及云計算發展十分迅速，導致社會充滿數據，因此，使得數據成為了新的信息資源，需要人們進行適當的利用，以此來滿足人們的實際生產生活要求。基于此，導致呈現指數形成增長，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。可視分析實際是一種融合了信息可視化、科學可視化、數據挖掘、人機交互、信息論、認知科學等方面的新方向學科。可視化分析實際上是一種能夠利用交互式可視化界面來對復雜數據進行分析的技術，可視化基本流程為數據、知識、循環數據，主要包括可視化技術以及自動化分析技術。大數據可視化技術實際上是一種利用自動化分析進行數據挖掘的時候，在使用能夠進行分析的人機交互界面和能夠進行信息可視化的界面來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

　　作為大數據時期文本可視化數據的一個典型文本信息，實際上也是最主要的互聯網數據信息，與此同時，也是物聯網通過一定的傳感器收集到的信息類型，在正常的工作和學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的體現文本主要優勢和特點，例如，邏輯結構、動態演化規律以及主體聚類等。最基本和典型的文本可視化就是標簽云，依據詞頻來合理的把關鍵詞進行排序和歸類，然后利用一定的顏色、大小等屬性來進行文本可視化。

　　現階段，最主要的就是利用字體大小展現的關鍵詞使用在互聯網中主題熱度的識別。隨著關鍵詞數量的不斷增加，如果不能合理的進行設計閥值，就會出現重復覆蓋以及局部密集的問題，這樣就需要提供一定的交換窗口來操作[2].

　　2.2 網絡可視化

　　在大數據分析中最常見的關系就是網絡關聯，例如，社交網絡和互聯網。實際上層次結構在一定程度上屬于一種比較特殊的網絡信息。依據連接拓撲和網絡節點之間的關系，可以非常直觀的體現出網絡中隱藏的關系。例如節點，實際上是進行網絡可視化的'重要內容之一。怎樣在大規模邊和節點的網絡中利用有限空間進行一定的可視化，是現階段大數據研究的重要和難點。除了能夠可視化靜態拓撲關系，還具有相應的動態流動演化性，所以對動態網絡進行一定的可視化也是不容忽視的內容。隨著網絡中邊和節點數目的增多，很容易出現覆蓋、重疊以及聚集等問題，不能很好的進行可視化，影響效果。因此處理大規模可視化的主要方式就是圖簡化。可以分成兩類，一類是利用多尺度和層次聚類進行交互，把大規模數據變化為具有一定層次的樹結構，然后利用多尺度進行不同的可視化。另一種是對邊進行適當的聚集，保證具有清晰的可視化效果。這些都是簡化的主要方式，也可以看出引入交互技術，是可視化技術未來發展過程中必不可少的方式[3].

　　2.3 時空數據可視化

　　時空數據主要是指具有一定時間標簽和地理位置的數據。

　　移動終端與傳感器發展非常迅速，因此，使得時空數據逐漸成為大數據發展過程中典型的數據類型。充分結合地理制圖學以及數據可視化技術，分析和研究空間和時間對于可視化表征之間的關系，能夠很好的展示空間和時間以及規律模式。大數據時代發展模式下，時空數據具有實時性和高維性，同時這也是數據可視化的重點。為了能夠更好的體現信息隨著空間和時間位置發生一定的變化，一般可以利用信息對象來逐漸實現數據可視化。流式地圖是最典型的可視化方式，充分融合地圖和時間事件流。為了可以打破二維數據的局限性，出現了時空立體方，是利用三維模式來展現空間、時間、事件[4].

　　2.4 多維數據可視化

　　多維數據可視化實際上就是說擁有很多個維度的數據變量，在數據倉庫以及數據庫中具有廣泛的應用，例如，商業智能系統、企業信息系統。進行多維數據的主要目的就是不斷發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，隨著大數據的不斷發展，幾何圖形是研究多維數據可視化的重點。

　　最常用的多維數據可視化的方式就是散點圖，二維散點圖可以適當利用多維度中的兩個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、形狀等來表示一定的離線或者連續性。投影是從多維度方面來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系[5].

　　3 結語

　　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化分析過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學報 ,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]. 河北科技大學學報 ,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]. 旅游學刊 ,2012,27(6)：101-109.

　　[4] 裴曉黎 . 信息柵格環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].計算機研究與發展 ,2014,51(2)：237-259.

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