面向大数据可视化界面的认知降维研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 大数据时代的发展背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 大数据可视化的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目的 | 第13页 |
| 1.4 研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 论文架构 | 第14-17页 |
| 1.5.1 论文研究框架 | 第14-15页 |
| 1.5.2 论文章节撰写安排 | 第15-17页 |
| 第二章 大数据可视化降维相关理论概述 | 第17-23页 |
| 2.1 大数据可视化中的降维 | 第17页 |
| 2.2 现有的高维数据降维方法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 高维数据降维的线性方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 高维数据降维的非线性方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于分类与聚类的降维方法 | 第20-21页 |
| 2.3 现有降维方法的总结 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 大数据可视化界面的认知维度研究 | 第23-34页 |
| 3.1 用户的界面认知过程 | 第23-26页 |
| 3.1.1 表层信息的认知阶段 | 第23-25页 |
| 3.1.2 结构信息的认知阶段 | 第25页 |
| 3.1.3 深层信息的认知阶段 | 第25-26页 |
| 3.2 大数据可视化界面中的认知特性 | 第26-28页 |
| 3.3 大数据可视化的认知维度 | 第28-33页 |
| 3.3.1 感知维度 | 第29-30页 |
| 3.3.2 逻辑维度 | 第30-31页 |
| 3.3.3 决策维度 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于信息优化的认知降维研究 | 第34-41页 |
| 4.1 建立CI(认知维度-界面信息)映射模型 | 第34-37页 |
| 4.1.1 映射 | 第34页 |
| 4.1.2 认知维度表达 | 第34-35页 |
| 4.1.3 界面信息维度表达 | 第35-36页 |
| 4.1.4 C-I映射模型 | 第36-37页 |
| 4.2 基于C-I映射的降维 | 第37-39页 |
| 4.2.1 信息编码同质聚类研究 | 第37-38页 |
| 4.2.2 信息过滤研究 | 第38-39页 |
| 4.2.3 交互式动态显示研究 | 第39页 |
| 4.3 基于信息优化的降维方法研究 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于认知降维的设计策略研究 | 第41-48页 |
| 5.1 直观信息维的降维方法研究 | 第41-43页 |
| 5.1.1 图形设计 | 第41-42页 |
| 5.1.2 图标及文字设计 | 第42页 |
| 5.1.3 控件设计 | 第42-43页 |
| 5.2 空间信息维的降维方法研究 | 第43-45页 |
| 5.2.1 信息架构设计 | 第43-44页 |
| 5.2.2 界面布局设计 | 第44-45页 |
| 5.3 解码信息维的降维方法研究 | 第45-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 基于认知降维理论的设计实践 | 第48-58页 |
| 6.1 大数据的选取及说明 | 第48页 |
| 6.2 C-I映射模型应用分析 | 第48-50页 |
| 6.2.1 租房数据可视化界面维度 | 第48-49页 |
| 6.2.2 界面认知因子及信息属性因子表征 | 第49页 |
| 6.2.3 界面认知信息属性因子模型 | 第49-50页 |
| 6.3 认知降维设计 | 第50-53页 |
| 6.3.1 直观信息维的认知降维 | 第50-51页 |
| 6.3.2 空间信息维的认知降维 | 第51-52页 |
| 6.3.3 解码信息维的认知降维 | 第52-53页 |
| 6.4 方案设计 | 第53-57页 |
| 6.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 论文总结 | 第58页 |
| 7.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
