IEEE引用格式：H. Van De Wetering, N. Klaassen, and M. Burch, “Space-Reclaiming Icicle Plots,” IEEE Pacific Vis. Symp., vol. 2020-June, pp. 121–130, 2020, doi: 10.1109/PacificVis48177.2020.4908.

文献内容

主要内容

提出了空间回收冰柱图，在所有层次结构级别上回收空白空间，以提高层次结构元素的可见性

背景

层次结构可视化通常在空间效率和层次结构描绘上存在一个权衡，高空间效率的层次结构无法提供有关结构的清晰视图，而保持结构化的则空间效率低

设计

符合设计原则

  • 从上到下的布局
    从根到底部的视觉跟踪简单而直观
  • 堆叠原理
    堆叠结构清楚反应父子关系
  • 结构清晰
    轻松了解分支，深度和子层次结构大小
  • 空间效率高
    使用百分比参数回收丢失的空间
  • 无重叠
  • 子层次可选择

主要设计思想

冰柱图子树垂直结束时，叶下垂直空间不能回收，形成损失空间，因此引入空间回收参数，同时，允许用户交互式调整

核心算法

等要用冰柱图相关内容时再回过头来看

实验

假设

  • H1：层次结构大小的增加会导致响应时间更长
  • H2：空间回收较少，即σ较高，其响应时间较短
  • H3：层次越大，σ值之间的响应时间差就越大
  • H4：回收的空间越多，对情节的判断就越具有审美吸引力

实验任务

  • T1：查找具有最大分支因子的节点
  • T2：查找具有至少10个节点且其根位置尽可能低的子树

实验结果

任务正确率都超过90%

H1通过，H2，H3，H4都不对

阅读体会

文章提出了一个很有趣的观点，回收冰柱图中的空白区域来补充到其它的数据上让数据呈现变得更饱满

不过实验部分缺少与其它算法的对比(可能也是因为没有类似的)

空白区域的回收，感觉其它类型的图中能做类似事情的好像非常少，文中提到可以考虑其它类型的冰柱图，比如Sunburst plots

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