嵌入地圖的多對多流動數據可視化方式Maptrix有什么用

嵌入地圖的多對多流動數據可視化方式Maptrix有什么用，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

如何在地理位置中可視化流動信息是一個目前廣泛研究的問題，尤其是多對多的流動信息，例如動物的移動，疾病、貨物或者知識的傳播。下面所做的工作提出了更有效的可視化形式Maptrix幫助用戶分析這一類型的數據，設計合理詳細的user  study針對提出的maptrix可視化形式與Bundled Flow Map和OD Matrix進行有效性方面的比較。

三種可視化方式Maptrix，Bundled Flow Map， OD Matrix的可視化效果如下圖1所示。

在地圖中流動數據問題的研究具有很長的研究歷史。這個問題***次提出是應用在鐵路地圖的可視化中，但是當時的可視化方式存在視覺元素的重疊以及交叉的現象，針對這一問題，目前有三類解決方案，***類方案，通過將視覺元素，即連接邊轉換成密度圖的方式，但是使用密度圖會丟失地圖中的很多的細節信息;第二類是通過邊綁定的方式，但是邊綁定的方式更適合應用在一對多的場景中;第三種針對這一問題的解決方案是通過交互以及聚合的方式完成。

針對地理位置中的流動數據的第二種可視化方式是通過OD矩陣可視化完成，但是OD矩陣丟失了地圖中的位置信息，因此存在一些研究可以通過small  multiple的方式增加缺失的地理位置信息。

但是通過對于上述相關工作的分析，我們發現有很少的工作將地圖與OD矩陣結合到一起來解決地圖中多對多的可視化的問題，因次提出了MapTrix的可視化方式。

Maptrix的可視化方式的組成部分主要有三個，代表流動數據起始地點的地圖，代表流動數據終止地點的地圖以及OD矩陣。為了方便用戶發現其內部的模式，將OD矩陣進行旋轉保證OD矩陣的橫軸與縱軸是對稱分布。建立矩陣與地圖之間的關聯，就需要將OD矩陣與起始地圖，終止地圖之間進行連接，為了保證地圖上的地點與矩陣之間的連接線不交叉，保證得到更好的視覺效果，本文的工作使用二次規劃的方式尋找***的連接點位置，如下圖2所示即為連接線的三類主要的約束條件。

圖2 三類約束條件

從左到右三個約束條件的目的分別是：防止連接線與點連接點之間的交叉;防止相反方向的連接線之間的交叉;防止相同方向的連接線之間的交叉。

為了驗證所提出的可視化形式的有效性，本文針對Maptrix與Bundled Flow Map，OD Map三種可視化形式設計有效全面的user  study。對于本文中設計的user  study中的task都經過了詳細的設計，設計的任務在地圖都會經常被使用，按照識別的范圍主要分為三種類型：在整個地圖的范圍內識別;在單個地點的范圍內識別;在部分區域的范圍內識別。具體的簡稱，描述以及實例如下表1所示。

對于user study的分析所得到的信息主要分為兩點：

RF類型(regional flow，分析某一個區域范圍內的流數據)在列出的三種類型的任務中所耗費的時間最長。

相比其他兩類的可視化方式Bundled Flow Map以及OD Map，Maptrix與Bundled Flow Map的效率相似。

針對***個user study的上述兩個發現，本文接下來設計了第二個user study針對RF類型的任務以及Maptrix、Bundled Flow  Map的可視化方式的有效性進行分析。

首先針對RF類型的任務進行了詳細的劃分，判斷具體怎樣類型的任務的效率較低。同時對于Maptrix，Bundled Flow  Map兩類可視化形式，使用不同復雜度的數據集驗證其有效性。

對于RF類型(regional flow，分析某一區域范圍內的流數據)任務的具體劃分標準主要有以下兩個方面，

按照全局數據流的特點，需要識別出的主導數據流在AB區域的內部，還是在A與B兩個區域之間

位置元素的鄰接情況，具體有以下三種情況：

1. 選擇的具體的位置在區域內部，同時區域之間是鄰接的

2. 選擇的具體位置在區域內部，同時在區域內部選擇的位置之間是鄰接的

3. 選擇的位置與區域之間不存在鄰接關系

通過第二次user study的結果， 我們發現在不同的數據復雜度下，OD map與matrix之間的表達能力仍然非常相似;regional  flow類型的數據所耗費的時間仍然非常高，但是通過交互的方式可以幫助用戶的理解，比如在執行任務的過程中用戶點擊選擇的區域會高亮。

然而，針對數據集復雜度與任務實行所耗費時間之間的關系，隨著執行任務所針對的數據集的復雜度的不斷提高，執行任務的效率并沒有相應的增加，例如各個省(州)之間數據流的復雜度中國低于美國，但是執行任務的速度美國優于中國，這可能是因為用戶對于美國的地圖比中國的地圖更加熟悉，同時美國的地圖相比中國更加的規則，對于執行任務也會有很大的幫助，因此數據的復雜度與用戶執行任務并沒有直接的關聯。

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