基于关联分析的网络数据可视化技术研究综述
基于可视化的数据分析技术研究
基于可视化的数据分析技术研究随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，数据分析已经成为企业决策的重要依据。
在数据分析的过程中，基于可视化的数据分析技术显得越来越重要。
一、可视化数据分析技术的优势可视化数据分析技术相比传统的数据分析方法，更直观、更简洁。
它能够通过不同的可视化手段，将庞杂的数据变得直观易懂，有利于对数据进行深入的理解和分析。
1.1 更直观的数据展示基于可视化的数据分析技术可以将数据以更直观的方式呈现给用户。
不同于传统方法，它可以通过图表、柱状图、地图、热力图等方式展示数据。
这让数据的展示更直观，更容易理解和记忆。
1.2 更加简单的操作方法可视化数据分析技术的操作方法更加简单，对于非专业人员也更加容易上手。
一般只需要简单的几个步骤，就可以实现对数据的可视化分析。
相比较于传统的分析方法，需要很多的数理知识作为支撑，可视化数据分析技术无需太多的前置知识，也可以完成数据分析。
1.3 更加全面的数据分析可视化数据分析技术可以让数据分析更加全面。
一方面，基于可视化的方法可以将大量数据以图表、柱状图等方式呈现，这使数据的问题可以更加直观的被发现。
另一方面，通过不同的可视化技术，数据的关联性、趋势等信息可以更加清晰的被体现，这有助于数据的深入分析。
二、基于可视化的数据分析技术应用场景基于可视化的数据分析技术在不同的行业中能够发挥巨大的作用。
下面简要介绍几个典型应用场景。
2.1 在市场营销领域在市场营销领域，可视化数据分析技术可以发挥重要作用。
通过对产品销售数据进行可视化分析，可以了解到产品的销售情况、销售渠道及变化趋势等关键信息。
同样，对于消费者的行为分析，也可以通过可视化的方式呈现出来，有助于精准定位不同人群的需求，从而更好的制定营销策略。
2.2 在风险管理领域在风险管理领域，可视化数据分析技术也能发挥重要作用。
通过对贷款数据、投资数据等进行可视化分析，可以及时发现潜在的风险点和风险趋势，从而对投资决策、控制风险起到重要的指导作用。
数据可视化分析综述
数据可视化分析综述随着大数据时代的到来，数据可视化分析在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据可视化分析进行综述，包括发展历程、方法、应用场景和未来发展方向等方面。
一、数据可视化分析的发展历程数据可视化分析起源于20世纪80年代，当时主要应用于商业领域。
随着计算机技术的不断发展，数据可视化分析逐渐扩展到其他领域，如科学、工程、医学、社会学等。
在大数据时代，数据可视化分析显得尤为重要，已经成为人们理解和解释数据的重要手段。
二、数据可视化分析的方法数据可视化分析的主要方法包括数据采集、数据预处理和数据可视化的实现方法。
1、数据采集数据采集是数据可视化分析的第一步，其主要目的是收集和整理需要进行分析的数据。
数据采集的方法有很多，包括调查问卷、数据库查询、API接口等。
2、数据预处理数据预处理是对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以便于进行后续的可视化分析。
数据预处理的方法包括数据清理、数据变换、数据归一化等。
3、数据可视化的实现方法数据可视化的目的是将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化的实现方法包括图表法、图像法、动画法等。
其中，图表法是最常用的方法之一，如柱状图、折线图、饼图等。
三、数据可视化分析的应用场景数据可视化分析在各个领域中都有着广泛的应用，下面介绍几个典型的应用场景。
1、商业领域在商业领域中，数据可视化分析被广泛应用于市场分析、营销策略制定、财务管理等方面。
通过数据可视化分析，企业能够更好地理解市场和客户需求，制定更为精准的营销策略，提高财务管理效率。
2、科学领域在科学领域中，数据可视化分析被广泛应用于气象预报、医学成像、物理模拟等方面。
通过数据可视化分析，科研人员能够更好地理解和解释科学现象，加快研究进程。
3、工程领域在工程领域中，数据可视化分析被广泛应用于建筑设计、桥梁结构分析、能源优化等方面。
通过数据可视化分析，工程师能够更好地理解建筑结构和桥梁的受力情况，优化设计方案，提高能源利用效率。
数据关联方法综述
数据关联方法综述可以用小字体来标记引用词句并提供参考文献，并打并且给出出处。
数据关联方法综述数据关联是指对两个或多个数据集之间关联特征，以及来自不同数据集之间体现的特定内在关系的定量分析。
它可以从低维展开到高维应用，并利用从数据建模中提取出的信息来提高数据分析准确性。
最近几年来，数据关联技术已成为机器学习和数据科学中的重要组成部分，被广泛应用于各种应用领域，如医学诊断、软件开发、商业分析等。
数据关联技术的目的是从数据集中提取有用的信息，并把它们连接到某个特定的目的。
这种连接可以在几个不同的技术上实现，包括关系型（也称为关系编程）、因子分析、朴素贝叶斯分类器、决策树、聚类和神经网络。
关系型技术是数据关联技术的基础。
它基于数据关系，在数据库中发现与目标关联的任何特征。
因子分析和朴素贝叶斯分类器则基于数据选取模式，以形成基于统计度量和预测分布的模型。
决策树是一种基于规则建模的机器学习技术，它对给定的变量定义一系列分类规则，以获得有用的关联数据。
聚类也用于数据关联，它基于提供的特征映射和聚类结果，可以识别具有相同特征集的不同组。
最后，神经网络是用于分类和预测的先进机器学习技术。
它利用用户给定的多个变量进行分类和关联，以实现对特定数据集的进一步洞察。
总的来说，数据关联技术是一种强大的工具，可以收集、可视化和分析来自不同数据集的关联特征，以帮助了解有用的信息。
它的目的是探索来自不同数据集的隐藏信息，解决复杂的业务问题和提高决策效率。
参考文献：[1] Patel, V.K. and Goel, A.K. (2016). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufman.[2] Kotsiantis, S.B., Zaharaki, D. and Pintelas, P. (2018). Machine Learning: A Review of Classification and Combination Techniques. Academic Press.。
报告中的数据可视化与关联分析
报告中的数据可视化与关联分析数据可视化和关联分析是报告中非常重要的工具和技术，可以帮助读者更好地理解和分析数据。
本文将从数据可视化的意义、数据可视化的方式、关联分析方法等角度展开详细论述。
标题一：数据可视化的意义数据可视化是通过图形、图表、地图等方式将数据转化为可视化的形式，旨在使数据更加直观、易于理解和分析。
它可以帮助读者迅速把握数据的特征和规律，从而更好地进行决策和规划。
数据可视化的意义在于：1. 沟通和传递信息：数据可视化可以将复杂的数据转化为简洁明了的图像，使得信息更易于传递和理解。
无论是在商业报告、学术研究还是政府公告中，数据可视化都能提供更直观、更具说服力的沟通方式。
2. 探索和发现规律：通过数据可视化，读者可以更加直观地观察、发现和理解数据中的规律和趋势。
尤其是对于大规模数据集，数据可视化可以帮助我们发现隐藏在数据背后的问题，从而指导我们进行深入的分析和调整。
3. 决策和规划支持：数据可视化为决策者提供了一种有效的方式，可以将包含大量数据的情况清晰地展示出来。
决策者可以通过数据可视化，更加全面地了解现状，分析趋势，并做出相应的决策和规划。
标题二：数据可视化的方式数据可视化可以通过多种方式实现，下面介绍几种常见的数据可视化方式：1. 图表：包括条形图、折线图、饼图、散点图等。
图表通常适用于展示数据的分布、趋势、比较和关系等方面。
2. 地图：通过地图可以将数据与地理位置相结合，展示地理分布和区域间的差异。
地图可以用于展示人口分布、销售地域分布等。
3. 仪表盘：仪表盘将多个指标集成在一起，以图表、指示器等形式展示，方便用户一目了然地监测和分析数据。
4. 热力图：热力图通过颜色的深浅展示数据的强度和密度，适用于展示地理热点、流量热点等。
5. 词云图：词云图通过不同词汇的大小、颜色等因素来展示词汇的出现频率和权重，适用于展示关键词、主题等。
6. 动态可视化：动态可视化通过动画、时间轴等方式展示数据的变化趋势和演变过程，适用于展示数据随时间变化的情况。
网络空间威胁情报关联分析与可视化
网络空间威胁情报关联分析与可视化随着互联网的迅猛发展和运用，网络空间威胁也日益增多和复杂化。
面对日益庞大的威胁情报数据，对这些数据进行关联分析并进行可视化呈现成为了一项关键任务。
本文旨在探讨网络空间威胁情报关联分析与可视化的技术与方法。
一、网络空间威胁情报关联分析网络空间威胁情报关联分析是指通过对威胁情报数据进行整合和分析，识别威胁之间的关联性以及与恶意活动的相关性。
这种分析能够帮助安全团队识别攻击者的攻击手段、目标以及行为模式，提供决策支持和行动指导。
1. 数据整合和标准化在网络空间威胁情报关联分析过程中，首先需要将来自不同数据源的威胁情报数据进行整合和标准化。
这涉及到对数据进行收集、清洗和格式化的过程，以确保数据可以在关联分析中得到准确的应用。
2. 关联算法与模型关联算法与模型是对网络空间威胁情报进行深入分析和挖掘的核心技术。
通过构建相关的数学模型，可以揭示威胁之间的联系，例如攻击者的行为模式、利用的漏洞以及攻击的目标等。
常用的关联算法包括关联规则算法、社交网络分析算法等。
3. 可视化呈现关联分析结果的可视化呈现是将复杂的威胁情报数据转化为直观且易于理解的形式。
通过使用图表、图形以及图像等可视化工具，可以将分析结果清晰地展示出来，为决策者提供更直观的参考。
同时，可视化呈现还可以帮助用户发现隐藏在数据背后的关联性和规律。
二、网络空间威胁情报可视化网络空间威胁情报的可视化是通过图表、图形和动画等形式将复杂的威胁情报数据进行视觉化呈现的过程。
具体包括如下几个方面：1. 数据呈现方式在进行威胁情报可视化时，可以采用多种数据呈现方式，例如柱状图、饼图、雷达图、热力图等。
通过选择合适的数据呈现方式，可以使数据更加形象和易于理解。
2. 时间轴和动态效果由于威胁情报的动态性和时效性，通过在可视化过程中引入时间轴和动态效果，可以使威胁情报的变化过程更加清晰地展示出来。
这样可以帮助决策者更好地把握威胁的发展态势，采取针对性的措施。
多媒体数据分析与可视化技术研究
多媒体数据分析与可视化技术研究多媒体数据分析与可视化技术是一门涉及多领域知识的前沿科学领域，其研究的重点在于对大量多媒体数据进行分析和展示，从而揭示数据背后的规律和信息。
多媒体数据包括文本、图片、音频、视频等形式，这些数据呈现了非常丰富的信息内容，但也带来了数据量大、维度高、结构复杂等挑战。
在研究多媒体数据分析和可视化技术的过程中，人们不仅需要关注数据处理的效率和准确性，更需要关注如何将数据处理结果以直观、易懂的方式呈现给用户。
因此，可视化技术在多媒体数据分析领域扮演着非常重要的角色，它可以帮助人们更好地理解数据背后的内在关系和规律。
在多媒体数据分析与可视化技术的研究中，常用的方法包括数据预处理、特征提取、模式识别、聚类分析、分类预测、关联规则挖掘等。
数据预处理是数据分析的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换等，其目的在于减少数据中的噪音和冗余信息，提高数据的质量。
特征提取是从原始数据中提取有意义的特征，以便用于后续的数据分析和挖掘。
而模式识别、聚类分析、分类预测等技术则是通过对数据进行建模和算法分析，发现数据背后的隐含规律和结构，为用户提供决策支持或预测指导。
在可视化技术方面，常用的可视化手段包括折线图、柱状图、散点图、热力图、雷达图、地图等，每种图表形式都有其适用的场景和数据表达能力。
通过合理选择和设计可视化图表，可以有效地展现数据之间的关系、趋势和规律，帮助用户更好地理解和分析数据。
在实际应用中，多媒体数据分析与可视化技术被广泛应用于各行各业，比如金融、医疗、教育、娱乐等领域。
在金融领域，多媒体数据分析可以帮助分析市场走势、预测股票价格波动，提高交易决策的准确性；在医疗领域，多媒体数据分析可以辅助医生提供诊断和治疗方案，改善患者的治疗效果；在教育领域，多媒体数据分析可以根据学生的学习行为和学习习惯，个性化地定制教学课程，提高学生的学习效率和成绩。
总的来说，多媒体数据分析与可视化技术对于帮助人们更好地理解和利用海量多媒体数据具有重要意义，它为数据分析和决策提供了新的方向和手段，也为人们的生产生活带来了便利和效益。
云计算环境下的数据可视化技术研究及应用
云计算环境下的数据可视化技术研究及应用在云计算时代，数据已经成为企业最重要的财富之一。
然而，如何从数据中发现有价值的信息并进行分析是一个具有挑战性的问题。
这时，数据可视化技术应运而生。
数据可视化是指将大量的数据以图形的形式展现出来，以便更好地理解这些数据。
在云计算环境下，数据可视化技术的应用愈加重要。
一、云计算环境下的数据可视化技术的研究1.1 云计算环境下的数据处理技术在云计算环境下，数据处理需要考虑到数据的存储、处理、传输等方面。
因此，我们需要利用云计算平台提供的存储和计算资源来处理数据。
同时，在数据处理的过程中，需要考虑如何降低数据的传输量，以提高数据的处理效率。
这就要求我们采用数据压缩和数据采样等技术来减少数据的传输量。
1.2 数据可视化的技术在云计算环境下，数据可视化技术的应用变得更加复杂。
一方面，需要考虑如何将大量的数据以可视化的形式展现出来，使用户更加容易理解这些数据。
另一方面，用户需要通过不同的维度来对数据进行分析，因此需要提供多种可视化的方式。
二、云计算环境下数据可视化技术的应用2.1 云计算环境下的可视化展示在云计算环境下，我们可以通过各种可视化的方式来展示数据。
例如，通过折线图、柱状图、饼图、散点图等方式来展示数据。
这些可视化的方式可以直观地展现数据的分布情况，以及数据中的差异性。
2.2 云计算环境下的数据关联分析在云计算环境下，我们可以利用可视化技术来进行数据关联分析。
例如，我们可以通过画出散点图和折线图来分析数据之间的关系。
这些可视化的方式可以帮助用户更加直观地理解数据之间的关系，从而做出更加准确的分析。
2.3 云计算环境下的实时数据可视化在云计算环境下，我们可以利用先进的技术来实现实时数据可视化。
例如，通过利用无线传感器网络来采集数据，并将数据实时传输到云端进行可视化展示。
这种实时可视化的方式可以帮助用户更好地了解当前的数据情况，从而做出更加准确的决策。
三、结论在云计算环境下，数据可视化技术的应用变得更加广泛和重要。
数据可视化实验总结及体会
数据可视化实验总结及体会1.引言1.1 概述在本文中，我们将讨论数据可视化实验的总结及体会。
数据可视化是一种将数据以图形化形式呈现的技术，旨在帮助人们更好地理解和分析数据。
通过将数据进行可视化处理，人们可以更直观地感知数据之间的关系和趋势，从而更好地做出决策。
本文将首先介绍数据可视化实验的背景和意义，并对本次实验的目的进行概述。
接着，我们将详细阐述在实验过程中所遇到的第一个要点和第二个要点，并分析它们对数据可视化的影响和作用。
在实验的第一个要点中，我们将重点讨论数据的选择和处理方法。
选择合适的数据对于实现良好的数据可视化非常重要，因此我们将介绍如何根据需求选择合适的数据集，并讨论数据预处理的方法和技巧。
在实验的第二个要点中，我们将探讨数据可视化的具体方法和工具。
数据可视化技术众多，包括折线图、柱状图、散点图、热力图等等。
我们将介绍不同类型的图表在数据可视化中的应用场景和优缺点，以及常用的数据可视化工具和软件。
在结论部分，我们将对本次实验进行总结，回顾实验的收获和经验。
同时，我们还将分享个人在实验中的体会和感想，探讨数据可视化技术的发展趋势和未来的应用前景。
通过本文的阅读，读者将对数据可视化实验有更深入的了解，了解数据选择、处理和可视化方法的重要性，并能够从中获得一些实用的经验和启示。
希望本文能对读者在数据可视化领域的学习和研究有所帮助。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在介绍整篇长文的组织和框架，让读者对文中的内容有一个全面的了解。
本篇长文分为引言、正文和结论三个部分。
1. 引言部分旨在引入文章的主题和背景，让读者对本文要讲述的内容有一个整体的把握。
在引言部分，我们会概述本文将要讲述的数据可视化实验以及相关的重要概念和定义。
2. 正文部分是本篇文章的核心部分，主要介绍数据可视化实验的相关要点和内容。
其中，第一个要点将详细阐述数据可视化的重要性以及实验设计的方法和步骤。
第二个要点将进一步探讨数据可视化实验中所使用的工具和技术，以及在实验过程中所遇到的挑战和解决方法。
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１
引言
随着万维网、社会关系网等网络的迅猛发展，可获得的网
并辅助数据分析的作用。 进入２１世纪，单一的可视化已不能满足人们日益增长的 对于挖掘数据中存在的关联关系的需求，可视化逐渐发展为 一个涉及数据挖掘、人机交互、计算机图形学等的交叉学科。 数据挖掘技术可以帮助人靠１从海量数据中获取有效的信息。 于是，将数据挖掘技术与可视化技术相结合起来，利用人类的 认知能力来对大型多维数据集进行数据挖掘是目前人们从海 量数据中提取信息极其有效的方法。 Ｃａｒｄ认为：信息可视化是从原始数据到可视化形式再到 人的感知认知系统的可调节的一系列转换过程。目前已经有 很多的可视化系统，例如文献［３］设计实现了一种由多条博文 的历史传播数据构成的传播网络可视化系统。由Ｊｉａｗｅｉ
第４２卷第６Ａ期
２０１５年６月
计算机科学
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｓｃｉｅｎｃｅ
Ｖ０１．４２ Ｎｏ．６Ａ
Ｊｕｎｅ ２０１５
‘基于关联分析的网络数据可视化技术研究综述
孙秋年饶元 （西安交通大学软件学院
摘要
西安７１００５４）
当今万维网、社会关系网等网络的规模迅速发展，海量高维的网络论坛数据给论坛管理员和其他分析人员提
图１
网络论坛数据的层次模型
（３）交互性高。在论坛上，人们通过发帖或跟帖发表意 见，发表的内容任何人任何时间都可以看到。一个帖子往往 会引来成百上千的回帖。传播者和受众之间有着灵活的沟通 交流机制，即使兴趣不同的网络群体在不同的网络论坛空间 中仍然可以相互分享信息、展开讨论，获得彼此的认同。 ２．１．２数据可视化定义 数据可视化可以描述为依据数据的属性特征，借助图形 化手段，清晰有效地传达与沟通信息，使通过数据表达的内容 更容易被理解。不同数据集的特性不同，选择合适的显示方 式和技术，能达到更好地展示出数据本身的结构特征的目的。 ２．１．３关联规则的相关定义 关联规则形式简单，有助于人们发现数据之间的联系和 许多其他有趣的模式，因此利用关联规则挖掘网络论坛数据 中的关系。有必要先给出关联规则的定义。 定义１设Ｊ一｛，，，Ｊ：，…，Ｌ｝是帖子的属性集，称为项 （Ｉｔｅｍ）。给定一个存储大量网络论坛数据的数据库Ｄ，其中 每个帖子Ｔ是项的对应数据集合，满足Ｔｃ￡－Ｉ。每个帖子都有 一个标示符，称为ＴＩＤ。Ｘ是，的子集，如果ｘ∈Ｔ，则称Ｔ 包含Ｘ；如果ｘ的元素个数为Ｋ，则可以称Ｘ为Ｋ一项集（Ｋ－
Ｉｔｅｍｓｅｔ）。
一西
阶段。
薰
可视化＠据可视Ｄ（鬻）＠糍
图２关联分析的网络数据可视化技术实现框架
关联分析的网络数据可视化技术实现框架分为以下几个
（１）数据抓取：通过网络爬虫技术从多个网络论坛上抓取 数据，并将其保存到本地的数据库。 （２）数据预处理： １）数据选择：选出与本次数据分析相关的数据； ２）数据清洗：对选择出的数据进行数据清洗，将数据转变 成“干净”的数据； ３）数据转换：将清洗后的数据转换成关联规则算法所需 要的格式。 （３）关联规则挖掘：使用合适的关联规则算法，对网络论
网络数据可视化的相关定义、目标及实现框架
关联规则及网络数据可视化的相关定义 网络论坛数据
Ｂｏａｒｄ
网络论坛也被称为ＢＢＳ（ＢｕＩｌｌｅｔｉｎ
Ｓｙｓｔｅｍ）论坛，是
发现数据中的规律。在充分利用信息资源，发掘数据中的关 联关系和规律方面，关联规则挖掘技术以其可以从数据集中 发现属性间隐藏的、有趣的关联关系的优势脱颖而出。 （３）挖掘过程与挖掘结果可视化 数据挖掘和可视化技术的有机结合，可以弥补传统数据 挖掘过程的缺陷，加强数据挖掘的处理过程。可视化的方法 使数据挖掘技术的应用更具形象性和直观性，挖掘过程加入 更多的人的参与和指导，可以有效地提高数据挖掘结果的可 信度、可理解性和可用性。可视化贯穿了挖掘过程和挖掘结 果，有利于用户对挖掘算法中的参数及时做出调整。 （４）合适的交互操作 设计一种关联规则与其对应数据的交互，用户对某一规 则或者某几个规则感兴趣的时候，可以通过下钻找到其对应 的数据集，了解数据的详细信息；也可以通过上卷返回到关联 规则界面。 （５）快速掌握和了解关联规则下数据的主题思想 主题挖掘可以快速地发现数据集中主要的观点和话题， 可以让分析人员快速地对关联规则进行合理的筛选和过滤， 选择出人们需要的有意义的规则。 ２．３关联分析的网络数据可视化技术实现框架 关联分析的网络数据可视化技术实现框架如图２所示。
Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｄａｔａ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂａｓｅｄ
ＳＵＮ Ｑｉｕ－ｎｉａｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｘｉ’ａｎ
ｏｎ
Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ
ＲＡＯ Ｙｕａｎ
Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００５４，Ｃｈｉｎａ）
・４８５・
定义２如果项集Ｘ∈Ｊ，ｙＥＪ，并且Ｘｎｙ一０，则形如
）ｂｙ的蕴含式称为关联规则，其中，ｘ是规则的前项集，ｙ
是规则的后项集，它表示包含Ｘ项集的帖子Ｔ也很有可能会 包含ｙ项集。如果包含Ｘ的帖子有ｃ％也包含ｙ，那么规则 ｘ辛ｙ的置信度为ｃ％；如果Ｄ中有ｓ％的帖子包含ｘＵｙ，那 么规则）０亨ｙ的支持度为ｓ％，其计算表达式分别为
出了巨大的挑战，人们很难对隐藏着丰富信息资源的网络论坛数据进行管理和分析。关联规则可以挖掘数据中隐藏 的关联关系并预测其发展趋势，可视化技术则能将数据清晰直观地展示，辅助用户决策。于是，针对数据量大、结构复 杂的网络论坛数据，将关联分析与数据可视化结合，阐述关联规则和网络数据可视化相关定义及总体目标，并对相关 技术进行综述，提出了包含关联规则挖掘、主题挖掘、可视化等技术的基于关联分析的网络数据可视化技术实现框架， 以帮助人们在有限的时间内快速理解和分析海量论坛数据集。最后，对数据可视化目前存在的问题与挑战进行探讨。 关键词可视化，关联规则，网络数据，论坛数据，数据挖掘 中图法分类号ＴＰ３９１ 文献标识码Ａ
ｏｕｒ
ｈｅｌｐ
ｄｉｓｐｌａｙ ｄａｔａ ａｎｄ
ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ ｃｌｅａｒｌｙ．Ｂｙ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｄａｔａ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｗｅ ｆｏｃｕｓｅｄ
ｏｎ
ｆｏｒｕｍｓ ｗｉｔｈ ｆｉｌｅｓ
ｏｆ ｄａｔａ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｎｄ ｄａｔａ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｏｖｅｒａｌｌ ｔａｒ— ｇｅｔ，ａｎｄ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｒｅｌａｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｗｈｉｃｈ
２
２．１ ２．１．１
Ｓｕｐｐｏｒｔபைடு நூலகம்Ｘ＝》Ｙ）一Ｐ（ＸＵｙ） Ｃｏｎｆ／ｄｅｎｃｅ（Ｘ＝＇Ｙ）＝Ｐ（Ｘ
ｙ）
（１） （２）
２．２网络论坛数据可视化的目标 相对于传统的可视化模型，基于关联分析的网络论坛数 据可视化需要实现以下目标。 （１）网络论坛数据可视化 由于论坛数据量很大，一次性显示全部信息可能导致界 面混乱与重叠，不能达到期望的可视化效果，而且需要计算的 数据量会比较大，可能导致系统执行时间较长。 （２）挖掘网络论坛数据中隐藏的有价值的信息和规律 由于网络论坛数据交互性高，产生的网络关系复杂，很难
ｓｅｔ
ｃａｎ
ｆｒｏｍ ｆｏｒｕｍｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅ ｄｉｓ—
ｃｕｓｓｅｄ ｔｈｅ ｐｒｉｍｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ Ｋｅｙｗｏｒｄｓ
ｅ如ｓｔｌｎｇ
ｉｎ ｄａｔａ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．
Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅ，Ｎｅｔｗｏｒｋ ｄａｔａ，Ｆｏｒｕｎ］ｄａｔａ，Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ
形学、计算机图像处理、计算机信号处理等方法对数据、信息、 知识的内在结构进行表达Ｌ２］。可视化借助于入眼快速的视觉 感知和人脑的智能认知能力，可以起到清晰有效地传达、沟通
孙秋年（１９８８一），男，硕士生，主要研究方向为关联分析、数据可视化技术，Ｅ－ｍａｉｌ：３３０２４４５８１ｓｕｎ＠１６３．ｃｏｒｎ；饶元（１９７３一），男，副教授，博士 生导师，主要研究方向为社会网络条件下的服务计算、数据挖掘。 ・４８４・
Ｈａｎ
络数据规模逐渐增大，以致人们无法通过传统的技术和方法 来管理这些数据。论坛以其门槛较低、聚众能力强的特点成 为了网络数据主要的组成部分。这些海量的网络论坛数据给 论坛管理员和其他分析人员提出了巨大的挑战。 网络论坛数据结构复杂，数据量又大，人们理解起来非常 困难。“一图胜千言”这句谚语告诉我们：一张图像传达的信 息等同于相当多文字的堆积描述［１］。海量数据无法直接分 析，通过可视化，町以更容易、更快速地从中获得想要的知识。 可视化技术起源于２０世纪８０年代出现的科学计算可视化
Ａｂｓｔｍｃｔ
Ｗｉｔｈ
ｔｈｅ ｒａｐｉｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｗｏｒｌｄ ｗｉｄｅ ｗｅｂ ａｎｄ ｓｏｃｉａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｎｅｔｗｏｒｋｓ。ｆｏｒｕｍ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ ａｎｄ ｃｏｎｆｒｏｎｔｅｄ ｗｉｔｈ ｇｒｅａｔ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｆｒｏｍ ｍａｓｓｉｖｅ ｈｉｇｈ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｆｏｒｕｍ ｄａｔａ．Ｉｔ ｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｆｏｒ ｐｅｏｐｌｅ