基于地图隐喻的可伸缩高维大规模数据可视化

针对高维大规模数据，我们提出通过以地图隐喻为基础，研究发展高度统一、灵活多样的高效可视化手段分析。首先通过系统的用户研究，确定现有高维数据可视化方法的适用范围，绘制以数据维度和数据规模为坐标轴的二维高维数据可视化方法效用地图。同时研究不同高维数据可视化方法之间的平滑过渡，构建能够处理大数据维度范围的可视化系统。通过将高维数据不同维度子空间投影到平面不同部位，形成类似地图的数据表现方式，借助地图这一被广泛接受的视觉隐喻，耦合大规模高维数据在维度空间和数据空间的可视化形式，引入查询方式可视化等方式，提供同时在维度空间和数据空间中具有良好可伸缩性的有效可视分析方法与手段。本项目主要集中研究在统一维度空间和数据空间的可视化模式和实现相应的系统，为高维大规模数据可视化提供新的框架、算法和系统实现。

项目紧密针对高维大规模数据，通过提出地图隐喻等多种方式，研究发展了多种高度统一、灵活多样的高效可视化手段分析。项目研究了以平行坐标、散点图、树图、矩阵等多种不同高维数据可视化方法之间的关系，设计实现了几种不同的主要可视化方法之间的平滑过渡，初步构建了处理大数据维度范围的可视化系统框架。通过引入树图和一般树可视化方式的结合，实现了较大规模高维数据在维度空间和数据空间的紧密耦合可视形式。研究发展了多种查询方式可视化，在多种复杂维度空间具有良好可伸缩性的。项目还将研究获得的最新可视化成果，用于多变量科学流场数据、复杂轨迹数据等方面，取得了很好的效果。项目执行期间一共发表论文27篇。其中包括IEEE TVCG论文12篇（其中可视化国际年会会议IEEE VIS论文11篇）。