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思维导图在大学生创新创业项目中的应用研究 被引量:5
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作者 陈立钢 胡传双 吴兵 《科技视界》 2017年第7期233-234,共2页
思维导图作为一种发散性思维工具,已经被广泛的运用到人们工作、学习和生活的许多领域之中,而大学生创新创业项目强调基于多角度思考的创新思维,这种创新思维与思维导图支持的发散性思维之间存在天然的契合。本研究基于这种契合性,分析... 思维导图作为一种发散性思维工具,已经被广泛的运用到人们工作、学习和生活的许多领域之中,而大学生创新创业项目强调基于多角度思考的创新思维,这种创新思维与思维导图支持的发散性思维之间存在天然的契合。本研究基于这种契合性,分析了思维导图应用于大学生创新创业项目的价值,据此对思维导图在大学生创新创业项目中的应用策略进行了探讨,并针对应用过程中可能存在的问题,提出提升应用能力、渐进调整完善、避免滥用导图等应对措施。 展开更多
关键词 构成 .思维导作为一个
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基于同源控制点的边缘绑定方法 被引量:1
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作者 刘梦欣 张凡 李天瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期96-102,共7页
对含有大量复杂连接关系的节点连接图进行可视化会造成视觉上的严重混乱,边缘绑定是一种有效降低视觉混乱的方法。以往基于空间邻近性进行边缘绑定的方法会导致独立边缘产生模糊性歧义,给予用户错误的认知,而只专注于图的拓扑结构无法... 对含有大量复杂连接关系的节点连接图进行可视化会造成视觉上的严重混乱,边缘绑定是一种有效降低视觉混乱的方法。以往基于空间邻近性进行边缘绑定的方法会导致独立边缘产生模糊性歧义,给予用户错误的认知,而只专注于图的拓扑结构无法有效解决密集连接造成的视觉干扰问题。基于边缘路径的方法能够较好地利用图中原始节点信息对边缘进行控制绑定,从而避免独立边缘产生模糊性歧义,同时展现数据的高级模式。因此,在边缘路径方法的基础上进行了改进,提出了一种基于同源控制点的边缘绑定方法。该方法结合图的拓扑结构信息计算同源控制点,并以此为基础利用最短路径算法选取边缘控制点,然后结合分级思想对边缘聚合程度进行优化,最后通过Bézier曲线对边缘进行平滑处理。将基于同源控制点的边缘绑定方法用于美国迁移数据集和中国铁路线路数据集中,实验结果表明,该方法在改善过度绑定的问题上起到了较好的效果,相比原方法,此方法保留了更多局部数据细节,平衡了整体与局部边缘的绑定程度,可以有效地用于复杂连接图的可视化。 展开更多
关键词 节点连接图 同源控制点 最短路径 边缘绑定 可视化
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代码依赖可视化系统
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作者 刘旭 《计算机系统应用》 2019年第5期57-63,共7页
分析了代码依赖可视化在智能化软件开发中的作用,在总结代码依赖特点和信息可视化系统一般流程的基础上,提出了代码依赖可视化系统的设计.该系统使用力导向节点连接图和层次边聚合图作为可视化形式,基于对两种可视化形式布局特点的深入... 分析了代码依赖可视化在智能化软件开发中的作用,在总结代码依赖特点和信息可视化系统一般流程的基础上,提出了代码依赖可视化系统的设计.该系统使用力导向节点连接图和层次边聚合图作为可视化形式,基于对两种可视化形式布局特点的深入分析,分别针对力导向节点连接图和层次边聚合图创造了过滤子节点和聚合叶节点的交互设计.在使用多种软件技术实现了代码依赖可视化原型系统dpViz之后,将系统试用于企业软件开发中,实验结果表明该可视化原型系统可有效增进代码分析效率. 展开更多
关键词 代码依赖 软件可视化 信息可视化 力导向节点连接图 层次边聚合
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基于用户行为的社交网络节点可视化设计
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作者 余佳敏 《艺术与设计(理论版)》 2014年第12期80-81,共2页
为了更好表现用户间的关系数据,用户节点网络的可视化成为社交应用中主要的分析方式。目前,常用的节点网络仍是基于网络社交关系这一因素,而社交网络基于用户群体具有动态变化的特性。为了更好表现社交网络动态性和用户驱动的特性,文章... 为了更好表现用户间的关系数据,用户节点网络的可视化成为社交应用中主要的分析方式。目前,常用的节点网络仍是基于网络社交关系这一因素,而社交网络基于用户群体具有动态变化的特性。为了更好表现社交网络动态性和用户驱动的特性,文章将结合用户行为数据,通过采用多变量视角和添加时间维对现有的社交图谱进行改良,以提高可视化图包含的信息量和可用性。 展开更多
关键词 节点连接图 社交应用 信息可视化
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Continuous-Time Independent Edge-Markovian Random Graph Process
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作者 Ruijie DU Hanxing WANG Yunbin FU 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2016年第1期73-82,共10页
In this paper, the continuous-time independent edge-Markovian random graph process model is constructed. The authors also define the interval isolated nodes of the random graph process, study the distribution sequence... In this paper, the continuous-time independent edge-Markovian random graph process model is constructed. The authors also define the interval isolated nodes of the random graph process, study the distribution sequence of the number of isolated nodes and the probability of having no isolated nodes when the initial distribution of the random graph process is stationary distribution, derive the lower limit of the probability in which two arbitrary nodes are connected and the random graph is also connected, and prove that the random graph is almost everywhere connected when the number of nodes is sufficiently large. 展开更多
关键词 Complex networks Random graph Random graph process Stationary distribution Independent edge-Markovian random graph process
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