【问题标题】:Preferable Tag Cloud Visualization Formats首选标签云可视化格式
【发布时间】:2010-11-17 10:29:09
【问题描述】:

出于好奇,我很想知道哪种标签云格式最适合发现越来越多(相关)的内容?

我知道 3 种格式,但不知道哪种格式最好。

1) delicious one - 颜色渐变

2) standard one 字体大小变化 -

3) 此网站上的那个 - 显示重要性/使用情况的数字。

那么你更喜欢哪一个呢?为什么?

编辑: 感谢下面的答案,我现在对标签云可视化技术有了更多的了解。

4) Parallel Tag Clouds - 平行坐标技术的简单使用。我发现它更有条理和可读性。

5) voroni diagram - 更有助于识别标签关系并根据它们做出决策。不符合我们发现相关内容的目的。

6) 思维导图 - 它们很好,可用于逐步过滤内容。

我在这里发现了一些更有趣的技术 - http://www.cs.toronto.edu/~ccollins/research/index.html

【问题讨论】:

    标签: layout user-interface tags visualization


    【解决方案1】:

    我确实认为这取决于信息的内容和受众。与一个人相关的事情与另一个人无关。如果受众更专业,那么他们更有可能按照相同的思路进行思考,但内容提供商仍需要对其进行分析和迎合。

    人们还可以通过多种途径“发现更多”。以标签“DNS”为例。您可以深入了解更具体的细节,例如“UDP 端口 53”和“MX 记录”,或者您可以使用“IP 地址”、“主机名”和“URL”等术语。 Voronoi 图表显示了集群,但无法处理一般术语可能与许多概念相关的情况。主机名映射到“DNS”、“HTTP”、“SSH”等

    我注意到,在某些标签云中,通常有一两个项目比其他项目大得多。这类事情可以通过思维导图来解决,其中一个中心概念可以从其中辐射出其他概念。

    对于很多“主要话题”不适合使用思维导图的情况,有parallel coordinates,但这会让很多网友感到莫名其妙。

    我认为,如果我们找到一种组织良好的方式来对标签集群进行排序,同时保留一般性和特殊性之间的联系,那将对 AI 研究有所帮助。

    就我个人而言,我认为数字方法很好,因为不经常引用的标签仍然以可读的字体大小呈现。我也认为 SO 这样做是因为它们要覆盖的标签比标准的基于平均大小的云要多得多。

    【讨论】:

    • 谢谢,我已经为该主题添加了更多详细信息。
    【解决方案2】:

    我会选择上面列出的选项中的 #2。

    • 1 - 当色标处于同一光谱时(即各种蓝色而不是离散的单个颜色),人眼比颜色更有效地识别和理解尺寸差异。

    • 3 - 要求用户扫描完整列表并在扫描时对每个单独的数字进行数学比较。如果用户不做大量工作,标签之间就没有真正有意义的关系。

    因此,对于 #2,有几个考虑因素需要考虑:

    • 保持标签按字母顺序排列。这为用户提供了另一种搜索方法,并在每个方法之间建立了已知的关系(假设他们知道字母表!)。如果它们是无序的,那么找到一个只是一个废话。
    • 如果大小比较是绝对关键的(通常情况并非如此,因为您可以将每个级别按一定的百分比或像素量放大),请使用等宽字体。否则,某些字母组合最终可能会看起来比实际更大。
    • 不要包含任何逗号、竖线或其他分隔符。您已经将在一个小区域内拥有大量数据 - 无需将其与碎片混在一起。当然,用相当数量的填充将标签隔开。只是不要通过添加更多的数据来增加视觉元素的数量。
    • 设置最小/最大字体大小和它们之间的比例。在某些情况下,一个标签可能非常受欢迎,以至于在视觉上它可能看起来比其他标签大得多。同样,您不希望标签最终以 1px 呈现!设置最小值/最大值并根据需要进行调整。

    【讨论】:

    • 谢谢,我已经为该主题添加了更多详细信息。
    【解决方案3】:

    尺寸调整的沃罗尼图 - 它显示哪些标签是相互关联的

    【讨论】:

    • 谢谢,我已经为该主题添加了更多详细信息。
    【解决方案4】:

    我最喜欢的标签云格式是Wordle 格式。它看起来很棒,而且在一个小空间里安装很多标签也做得很好。

    【讨论】:

    • 谢谢,喜欢他们的设计。想将它们用于我的简历。但是,我怀疑它们是否能解决我们发现内容的目的。
    猜你喜欢
    • 2014-06-01
    • 1970-01-01
    • 2018-04-14
    • 1970-01-01
    • 2023-03-21
    • 1970-01-01
    • 2022-12-10
    • 2017-01-11
    • 2017-03-11
    相关资源
    最近更新 更多