| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 数据可视化 | 第10-11页 |
| 1.1.2 信息图表 | 第11-12页 |
| 1.1.3 折线图 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 web前端可视化工具 | 第14-15页 |
| 1.2.2 前端优化 | 第15-17页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第17-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-22页 |
| 第2章 相关技术及原理介绍 | 第22-29页 |
| 2.1 可缩放矢量图形(SVG)与画布(canvas) | 第22-23页 |
| 2.2 浏览器渲染引擎 | 第23-25页 |
| 2.3 图表设计 | 第25-27页 |
| 2.4 大数定律、中心极限定理和正态分布 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 大数据量折线图前端技术优化方法 | 第29-48页 |
| 3.1 大数据折线图基础渲染方案分析 | 第29-35页 |
| 3.1.1 D3和Echarts无数据点折线图绘制性能比较 | 第30-31页 |
| 3.1.2 D3和Echarts有数据点折线图绘制性能比较 | 第31-34页 |
| 3.1.3 两种渲染机制下的折线图绘制结果分析 | 第34-35页 |
| 3.2 折线图分段渲染方案 | 第35-36页 |
| 3.3 折线图数据分层聚合方案 | 第36-47页 |
| 3.3.1 聚合后的数据点规模上限 | 第38-43页 |
| 3.3.2 单位数值聚合方案 | 第43-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 大规模数据折线图设计优化方法 | 第48-61页 |
| 4.1 数据点的展示优化 | 第49-56页 |
| 4.1.1 关于点的视觉属性与数据特征关系的问卷调研 | 第49-51页 |
| 4.1.2 基于数据特征的数据点设计方案 | 第51-52页 |
| 4.1.3 特殊数据点应用场景 | 第52-56页 |
| 4.2 基于数据量的连线展示优化 | 第56-59页 |
| 4.2.1 连线设计 | 第57-58页 |
| 4.2.2 连线宽度与聚合层级的关系 | 第58-59页 |
| 4.3 多维度数据的折线图设计 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 综合优化方案设计 | 第61-74页 |
| 5.1 综合优化流程 | 第61-65页 |
| 5.2 优化案例介绍 | 第65-67页 |
| 5.3 优化案例结果 | 第67-73页 |
| 5.3.1 案例结果对比 | 第67-69页 |
| 5.3.2 案例优化有效性分析 | 第69-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
