优选的标签云可视化格式

Question

出于好奇,我想知道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)具有字体大小变化的标准 -

3)本网站上的那个 - 显示重要性/用法的数字.

那你喜欢哪些？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)并行标签云 - 平行坐标技术的简单使用.我觉得它更有条理,更易读.

5)voroni图 - 更有用于识别标签关系并根据它们做出决策.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.

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

Answer 1

我确实认为这取决于信息的内容和受众。与一个人相关的内容与另一个人无关。如果受众更专业，那么他们更有可能沿着同样的思路思考，但仍然需要内容提供商进行分析和迎合。

人们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详细信息，例如“UDP 端口 53”和“MX 记录”，也可以使用“IP 地址”、“主机名”和“URL”等术语。沃罗诺伊图显示了集群，但无法处理通用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。这类事情可以通过思维导图来实现，其中一个中心概念有其他概念从其中向外辐射。

对于思维导图不适合的大量“主题”的情况，有平行坐标，但这会让许多网络用户感到困惑。

我认为，如果我们找到一种组织良好的方法来对标签集群进行排序，同时保留通用性和特殊性之间的联系，这将对人工智能研究有所帮助。

就我个人更喜欢的方面而言，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。我还认为这样做是因为它们比基于标准的平均大小的云要覆盖更多的标签。