layout - 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适合发现越来越多（相关）内容的目的？

我知道 3 种格式，但不知道哪种格式最好。

1）美味的单色底纹

2）标准字体大小变化 -

3) 这个站点上的那个 - 显示重要性/使用的数字。

那么你更喜欢哪些呢？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 图——对于识别标签关系和基于它们做出决策更有用。不符合我们发现相关内容的目的。

6）思维导图 - 它们很好，可以用来逐步过滤内容。

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

Answer 1

我真的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。

一个人还可以采取多种途径来“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。思维导图可以为这类事情提供服务，其中一个中心概念可以从其中辐射出其他概念。

对于思维导图不合适的许多“主要主题”的情况，有平行坐标，但这会让许多网友感到困惑。

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，那将对人工智能研究有所帮助。

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 这样做是因为它们比标准的基于平均大小的云要覆盖的标签要多得多。

Answer 2

我会选择上面列出的选项中的#2。

• 1 - 当色标处于相同光谱时（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。如果用户没有大量工作，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。

Answer 3

尺寸调整后的 voroni 图 - 它显示了哪些标签是相互关联的

Answer 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。