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散点图的动态透明度优化(Dynamic Opacity Optimization for Scatter Plots)

这是一篇简短而有趣的文章,作者是来自AutoDesk Research的Justin Matejka,Fraser Anderson和George Fitzmaurice,发表于CHI 2015 [1]。文章试图解决一个常见而棘手的问题:当散点图的数据量过大时,数据的重叠会引起严重的视觉遮挡,影响用户对数据结构和分布的理解。比如图一这种情况,我们已经很难从散点图上看出数据分布的特征。
解决这种视觉拥挤或者说过度渲染的方法主要有以下几种方法:降低数据规模,减小数据点尺寸,改变数据点形状,移除填充色,使用半透明色。使用半透明色是实践中最主要和有效的手段,但透明的选择需要用户的经验进行反复调节,当有很多散点图并行展示时(比如散点图矩阵),用户设置就会显得单调而低效。因此作者希望通过搜集一系列的用户设置数据,寻找一个简单的模型来描述数据特征和渲染透明度的关系,进而能够自动调整散点图的渲染透明度。
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