超图查询系统对多维数据高阶联合关系的可视分析 ( Visual Analysis of Higher-Order Conjunctive Relationships in Multi-Dimensional Data Using a Hypergraph Query System )

对多维数据的可视分析是可视化中一个非常重要的话题,已经有相当数量的工作研究如何通过可视分析探索多维数据中的维度关系。在这篇文章[1]之前,多维数据的可视分析大都集中在对低阶(2-3个维度)关系的探索,即使有像属性关系图上的交叉筛选 [3] 等技术,对高阶维度关系的探索也不够直观和高效。本文在前面交叉筛选 [2] 和属性关系图 [3],提出了一种基于超图的可视查询语言,来解决高阶维度关系的探索,包括维度间关系和维度内关系。文章对该语言的表达能力做了分析,以及如何使用交叉筛选对其表达能力进行扩展。

多维数据中的关系

数据关系的描述可以有多个角度,比如说逻辑联系,阶数,连通性等。

  • 逻辑联系可以是 AND, OR 的关系,前者表示的是联合关系,AND 两边的条件都必须满足,而后者是分离的关系,OR 两边的条件只需要有一边满足即可。
  • 阶数是这个关系中所涉及到的维度的数目,最常见的是二维关系,高阶关系三个或者更多维度之间的关系。举个四阶的例子:作者,语言,起始地,目的地可以组成一个关系,“Alice 用英语写了一封信从美国发往法国”就是这个关系中的一个实例。
  • 连通性是几个维度之间的映射关系,可以分为一对一,一对多,或者多对多的关系。

工作流

hypergraph_query

  1. 交叉筛选。每一个区域都是一个属性,属性的值用不同的形式表示,如列表,地图,条形图等。点击选择感兴趣的属性值,或者全部选中,每对一个属性(代表了一组属性值)进行操作,添加一个结点到超图中(左下)。交叉筛选是指在多个视图中筛选属性值,在一个视图中的操作会反应到所有其他的视图中。
  2. 在超图中连接节点形成查询。通过鼠标的拖拽,把要查询的关系中所涉及的节点连接起来,每个关系是一条超边(一条连接多个节点的边,区别于一般只能连接两个节点的边)。
  3. 运行查询。逐行扫描数据库,筛选出命中的项目,把他们的属性值在结果的属性关系图中展示出来。可以对边进行部分显示(右下)。

表达能力讨论

这篇文章提出来的技术可以覆盖一部分的对多维数据的维度关系查询:一对一,一对多,多对多的,维度之间的,维度之内的关系,低阶的,高阶的(这篇文章的亮点所在)等等。

另一方面,在涉及到的属性比较多的时候,这个方法显得不是那么的有效;以及要修改一个操作比较困难(可能得重新把交叉筛选做一遍)。把一个复杂的查询切分成多步比较简单的查询也许是个有效的方法,但是这个工具还不支持多步的筛选。

从本质上看,这套可视查询的方案其实是来自于与数据库中的实体关系理论的关系型经典模型,而这个模型对于表示和处理无结构或者半结构化的数据比较的鸡肋,而现实生活中存在着大量这样的数据,比如说文本,多媒体等数据。另一方面,要使用这套工具,使用者必须先清除的知道想问的问题,或者说要验证的假设是什么,然后才能根据问题去寻找答案。当然,基于这个模型,作者一系列对多维数据的关系探索上已经有所成就。

总结

这篇文章提出了一个使用超图对多维数据中的维度关系进行可视查询的方法。超图的优势在于可以联合多个而不仅仅是两个维度的关系进行探索,辅以之前提出的交叉筛选和属性关系图,在查询的表达能力上大大增强。

[1] Shadoan, Rachel, and Chris Weaver. “Visual Analysis of Higher-Order Conjunctive Relationships in Multidimensional Data Using a Hypergraph Query System.” Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on 19, no. 12 (2013): 2070-2079.
[2] Weaver, Chris. “Multidimensional visual analysis using cross-filtered views.” In Visual Analytics Science and Technology, 2008. VAST’08. IEEE Symposium on, pp. 163-170. IEEE, 2008.
[3] Weaver, Chris. “Multidimensional data dissection using attribute relationship graphs.” In Visual Analytics Science and Technology (VAST), 2010 IEEE Symposium on, pp. 75-82. IEEE, 2010.

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