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《浙江工业大学》 2017年
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电子政务数据可视化若干关键技术研究

高亚琳  
【摘要】:随着电子政务平台在各个政府部门的普及使用,不仅所产生的数据量不断增长,而且其数据类型也多种多样,包括结构化数据、半结构化数据及非结构化的文档数据等。如何基于可视化技术对电子政务数据进行有效分析,以挖掘其中蕴含的规律知识,为政府相关部门提供决策依据,具有非常重要的意义。以此为背景,本论文对电子政务数据可视化若干关键技术进行研究,其主要研究内容包括:1.提出一种多侧面数据可视化模型。针对电子政务数据的多维特征,设计了一种多侧面数据可视化模型,该模型包括数据模型、可视化表征模型、需求模型以及它们之间的映射关系,对多侧面数据可视化建模方法进行研究,提出了多侧面数据可视化算法,基于电子政务数据对多侧面数据可视化模型进行验证,实现了从多个侧面、多个角度分析同一数据集。2.提出了一种基于平行坐标系的流转数据可视化方法。在分析流转数据特征的基础上,提出了一种基于平行坐标系的流转数据可视化方法,定义了流转数据可视化模型,并通过转换算法实现模型间的相互映射;此外为了解决海量流转数据可视化性能瓶颈与折线重叠问题,实现了基于Spark框架的并行处理算法,增强了平行坐标系的视觉效果。3.提出了一种文档综合数据处理及可视化方法。针对文档综合数据的结构及特点,设计了文档综合数据可视化框架,利用Spark框架对文档综合数据按需抽取,利用多种RDD算子操作进行变换,并将结果作为文档综合数据可视化的数据源,以多种可视化图表形式展示出来,通过实例验证该方法的有效性。最后,以职称政务数据为例,开发了电子政务数据可视化系统,该系统能够对职称的基本数据、审批数据、评审数据、文档综合数据等进行可视化分析,为管理部门提供了数据可视化分析工具。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP311.52

【参考文献】
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