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高维时空房地产数据的可视分析
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州310023
  • 相关基金::国家自然科学基金(61070114,61202205);浙江省自然科学基金(Z1090630,Y1090335,LY12F02037);浙江省科技厅公益项目(2012C23122).
中文摘要:

高维房地产数据中包含着复杂的空间和时间趋势,为了使用户能够创建自己的可视化形式并理解房地产市场中的内容,提出基于HTML5的在线房地产信息的、包含4个组件的可视分析方法.该方法提出了基于楼箍地理位置聚类的可视化方法来展示楼盘地理信息的地学可视化组件,结合多种布局和排序方式来展示楼盘销售数量变化的堆栈图组件,基于楼盘销量和价格的聚类方法来展示楼盘多维属性的像素条图组件,并结合多种节点布局和排序的方式展示数据层次结构的树图组件;最后对各组件设计了良好的交互操作,丰富了系统的分析能力.文中方法已用于杭州市房地产的真实数据分析中,用户和专家反馈效果良好.

英文摘要:

The analysis of the real estate market is very challenging as the data is high dimensional and has complex spatial and temporal patterns. To enable end users to create their own visualizations and gain insight into the real estate market, a novel HTML5-based visual analytics approach which integrates four interactive visualizations is proposed. The method includes a map view to show the geographical information of houses using location-based clustering, a stacked graph view to show the evolution of house sale over time with combinations of various layouts and orderings, a pixel-bar view to visualize multiple attributes of houses using sale and price-based clustering, and a treemap view to present the hierarchal structure of the data with combinations of various nodes layouts and orderings. Rich user interactions are further proposed to enhance the flexibility and analytical ability of the entire system. We have applied our method to the real property market data and obtained some interesting findings. The feedback from the end users of our system is very positive.

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期刊论文 15 会议论文 1 获奖 4 专利 3
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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752