首选标签云可视化格式

Question

出于好奇，我很想知道哪种标签云格式最能满足发现越来越多（相关）内容的目的？

我知道3种格式，但是不知道哪种格式最好。

1） 美味之一 -颜色底纹

2）具有字体大小变化的标准字体-

3）此网站上的一个-显示重要性/用途的数字。

那么，您更喜欢哪个呢？ 为什么？

编辑：由于下面的答案，我现在对标签云可视化技术有了更多的了解。

4） 平行标签云 -平行坐标技术的简单使用。 我发现它更具组织性和可读性。

5） voroni图 -在识别标签关系并基于它们做出决策时更有用。 不符合我们发现相关内容的目的。

6）思维导图-很好，可用于逐步过滤内容。

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

Answer 1

我确实认为这取决于信息的内容和受众。 与一个人相关的与另一个无关。 如果受众更加专业，那么他们将更有可能按照相同的思路思考，但是内容提供商仍需要对其进行分析和迎合。

一个人可以采取多种途径“发现更多”。 以标签“ DNS”为例。 您可以向下钻取更具体的详细信息，例如“ UDP端口53”和“ MX记录”，也可以使用诸如“ IP地址”，“主机名”和“ URL”之类的术语。 Voronoi图显示聚类，但不能处理通用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，通常有一个或两个项目比其他项目大得多。 思维导图可以解决这些问题，其中一个核心概念会激发出其他观念。

对于思维导图不合适的许多“主要主题”，都有平行坐标，但是这会使许多净用户感到困惑。

我认为，如果我们找到一种对标签簇进行排序的非常有条理的方法，同时又保留了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，我认为数值方法很好，因为不经常引用的标签仍以可读的字体大小显示。 我还认为SO之所以这样做是因为它们比标准的基于平均大小的云覆盖的标签要多得多。

Answer 2

在上面列出的选项中，我会选择＃2。

• 1-当色标沿着相同的光谱（即，各种蓝色而不是离散的单个颜色）时，人眼比颜色更有效地识别和理解大小差异。

• 3-要求用户扫描整个列表，并在扫描时数学比较每个单独的数字。 没有用户方面的大量工作，标签之间就没有真正有意义的关系。

因此，与＃2一起，需要考虑以下几个方面：

• 使标签保持字母顺序。 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！）。 如果它们是无序的，那只是找到一个单个的废话。
• 如果大小比较绝对关键（通常不是这种情况，因为您可以按一定百分比或像素数量按比例放大每个级别），请使用等宽字体。 否则，某些字母组合可能最终看起来比实际的更大。
• 请勿包含任何逗号，竖线或其他分隔线。 您将已经在一个很小的区域中拥有大量数据-无需将碎片弄乱。 当然，用适当的填充物隔开标签。 只是通过添加不仅仅是数据，不要使视觉元素的数量增加一倍。
• 设置最小/最大字体大小和比例。 在某些情况下，一个标签可能如此流行，以至于在视觉上它看起来可能比其他标签大得多。 同样，您也不希望标签最终以1px的分辨率渲染！ 设置最小/最大并根据需要进行调整。

Answer 3

尺寸已调整的voroni图-它显示了哪些标签相互关联

Answer 4

我最喜欢的标签云格式是Wordle格式。 它看起来很棒，并且在很小的空间内也可以很好地适应很多标签。