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面向复杂图数据的可视分析方法研究的任务书
任务书
研究现代技术日益普及带来的大数据背景下，面向复杂图数据的可视分析方法，旨在提高用户对数据的理解和应用。该研究的重点在于如何将大量的数据以可视化的方式呈现给用户，并利用先进的数据分析技术帮助用户更好地理解和利用数据。
一、研究背景
近年来，数据量呈指数级增长，数据全球总量已经从2010年的1.2ZB增长到2011年的2.8ZB，预计到2020年将达到44ZB以上，逐渐成为当前信息处理领域的核心问题之一。为了更好地理解并利用这些数据，人们需求更高效的数据可视分析方法，以帮助他们在面对大量的复杂数据时更快速的定位和抽象出有意义的信息，以便进一步作出数据驱动的商业决策和科学研究。
图是一种天然的数据结构，广泛应用于许多领域。例如社交网络、智能交通、生物信息学和各种科学研究。对于这些应用程序和领域，面向图的可视化和分析方法在帮助用户理解和优化系统过程方面具有非常重要的作用。然而，由于数据量不断增加，数据复杂性不断提高，图数据也变得越来越复杂，既很难以直观的方式展示，更难以自动转换为高层次的数据表示，使得人们在处理图数据上遇到了诸多挑战。因此，如何有效地解决面向复杂图数据的可视化问题，提高用户对图数据的理解和应用，成为了当前数据可视化领域的一个重要研究方向。
二、研究内容和目标
本次研究的主要内容是探索面向复杂图数据的可视化和可视分析方法，以提高用户对图数据的理解和应用能力。因此，本研究将以以下三个方向为重点：
1.可视化设计：研究设计能够高效显示复杂图数据的可视化方法，提供高质量的用户体验。
2.数据分析：基于图数据构建一系列分析模型与方法，全面提炼数据特征，发现数据隐含的模式，帮助用户深入理解和探索数据。
3.交互设计：设计人性化的交互方式来提升数据可视化和可视分析的效果。
本项目的目标在于实现以上三个方向的综合应用，提供可视化和可视分析平台，使用户能够快速定位并抽象有意义的数据特征，帮助他们更高效地理解和应用复杂的图数据。在平台开发完成后，将会进行实验性验证和对比分析，以定量分析该平台是否达到预期的目标效果。
三、研究方法和技术路线
在本研究中，我们将基于先进的可视化和可视分析技术，实现面向复杂图数据的可视化和可视分析系统，提炼数据的高层次特征，在已知数据量的情况下预测和探索数据分析结果。具体的技术路线如下：
1.数据预处理：将原始图数据进行处理、分析和清洗，提取有用的信息以创建一个高质量的可视化和分析图数据集。
2.可视化设计：基于收集到的数据，构建高质量生动的可视化图形，通过多种表现形式显示图数据，包括三维格式，动画和基于Web的形式。并通过自定义图形和配置布局，动态的随着数据交互和更新以支持多种数据分析。
3.数据分析：在数据预处理后，构建系列的分析模型，包括社区检测、节点聚类和连接预测等等，可快速、可靠地分析实时更新的图数据。利用机器学习和主动学习算法，将建立数据分析模型，以自动预测和提取有用的数据特征，提高分析的有效性和准确性。
4.交互设计：为用户提供快捷、高效、易于使用的界面，支持多功能交互，例如区域选择、连通性编辑、数据过滤、分解等。使用户能够轻松将特征和趋势可视化到自己的分析模型当中，并通过自动和手动探索，深入理解数据特性和图模式之间的关系。
四、预期成果
本研究计划产生以下成果：
1.基于图的可视化分析操作，提供可视化的交互、选项和周期，查看选择，发现关键的趋势和模式。
2.复制分析模型，设计数据分析工具箱，允许数据分析模型以尽可能多的方式进行自定义，以形成特定的可视化下的解释和预测模型。
3.可视化界面，支持大量数据挖掘和数据交互，让用户可以更深入地了解图数据，发现更多的关系和趋势。
4.实验性验证和分析：对该平台进行大数据案例分析，以验证其可行性和有效性，为相关领域的应用奠定基础。
五、研究规划和预算
本研究将持续1年，研究人员将分为2-3个小组在合作中完成相关研究工作。预计研究费用为200万人民币，其中包括设备、部署、数据收集和处理、研究设施和人员报酬等。预计支出将分别投入到以下方面：
1.设备和设施：30%。主要购买高性能计算机、数据存储设备和必要的软件和工具等。
2.数据处理和分析：40%。主要用于数据采集、处理和分析以及开发并测试算法和模型等。
3.实验功能验证和测试：15%。用于开发和验证可视分析平台。
4.工作人员报酬：15%。资助相关工作人员和研究人员，包括开发人员、算法工程师、数据科学家和统计分析师等。
六、研究团队
本研究团队是由国内一流的研究人员组成，他们分别来自知名学院和研究机构。他们在数据挖掘、大数据分析、图形计算和可视化分析领域有深入的研究经验和学术成果。其中，团队领导者将具有十年以上的研究和管理经验，并拥有相关领域的博士学位。本研究