[發明專利]一種面向高維時空大數據的多細節層次可視化方法

在審

• 申請號: 202010893745.0
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112069200A
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 關雪峰;諶誕楠;韓林栩;向隆剛;吳華意
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F16/242
• 分類號: G06F16/242;G06F16/248;G06F16/29
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 胡琦旖

本發明屬于數據可視化技術領域，公開了一種面向高維時空大數據的多細節層次可視化方法，通過對時空大數據進行建模、映射、歸約、聚合等步驟將原始時空大數據轉換為易查、易取、易展示的高維細節層次模型，根據高維細節層次模型實現自適應的多層次融合顯示可視化。本發明能夠提高可視化效率，能夠直觀高效地來顯示高維數據內容。

技術領域

本發明涉及數據可視化技術領域，尤其涉及一種面向高維時空大數據的多細節層次可視化方法。

背景技術

隨著移動互聯網、云計算、物聯網等信息技術的迅猛發展，泛在的智能設備、傳感器、互聯網站、社交網絡時時刻刻都在生成海量時空位置數據，這些數據規模巨大、類型繁多，兼具時空特征、高維特征。時空特征，是指數據都帶有空間位置和時間標簽或者能體現時空位置的屬性字段；高維特征指數據常包含除時空標簽外的其他豐富屬性信息，這些屬性所能反映出的對象內蘊特征，往往更具研究價值。

數據可視化是挖掘和分析海量時空數據的一種重要步驟和手段，其能夠直觀反映出數據中蘊含的模式和規律。當前大規模時空數據的可視化方案還存在許多問題，主要體現在以下幾個方面：

(1)大規模數據可視化效率低、延遲高。隨著數據規模的日益增大，當前直接顯示原始數據的可視化方案對硬件性能要求很高，可視化耗時隨著數據量的增大而超線性增長，同時還會出現數據遮蓋現象。而采用高性能硬件環境雖然可以提升可視化效率，但硬件成本代價不菲，無法普及推廣。

(2)預聚合可視化方案缺乏對數據時空特征、高維特征同時有效的支持。傳統2D地圖可視化展現方式采用二維瓦片金字塔模型，在空間維度能夠直接提供不同分辨率的數據而無需進行實時重采樣，而時間維度與屬性維度展示還需要實時計算，無法直觀高效地來顯示高維數據內容。當前基于預處理中間結果的可視化方式從數據組織到展現方式都不能自由的擴展數據維度，而且聚合后丟失了時空數據的原始信息，無法滿足原始記錄和聚合信息融合顯示的需求。

(3)可視化方案無法滿足時空數據高并發訪問需求，可擴展能力不強。現有可視化方案，多基于單機方案設計，難于在分布式平臺實現，導致可擴展能力很低，無法應對數據規模和數據維度的擴展需求。

發明內容

針對現有技術中存在的缺陷，本發明提供一種面向高維時空大數據的多細節層次可視化方法。

本申請實施例提供一種面向高維時空大數據的多細節層次可視化方法，包括以下步驟：

步驟1、對原始數據記錄進行預處理，提取得到每條原始數據記錄的維度讀取結果信息；

步驟2、確定可視化的空間劃分最大層級、時間劃分粒度、屬性順序；

步驟3、將原始數據記錄轉化為高維細節層次模型中低層的時空屬高維像素；

步驟4、將所述高維細節層次模型中低層的時空屬高維像素映射到時空屬高維立方體上，得到底層時空屬高維立方體；

步驟5、將所述底層時空屬高維立方體逐級向上聚合，依次生成中層時空屬高維立方體和高層時空屬高維立方體，得到完整的高維細節層次模型；

步驟6、將所述高維細節層次模型存儲于鍵值對表中，得到鍵值化的高維細節層次模型；

步驟7、基于所述鍵值化的高維細節層次模型，進行數據調用與多維聯動可視化。

優選的，所述步驟1中，所述維度讀取結果信息包括空間維度信息、時間維度信息、屬性維度信息，表示為Data{[Lon,Lat],Time,Attribute[]}三元組；所述屬性維度信息Attribute[]對應數據記錄中的屬性列表。

優選的，所述步驟3中，將原始數據記錄轉化為高維細節層次模型中低層的時空屬高維像素的具體實現方式為：