TVBPS：一种基于Parallel Sets的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法

针对现有“具有度量属性的多变元时态数据”可视化方法不足,提出Parallel Sets分类值排列顺序优化算法ACLEARCR、基于相关度的Parallel Sets变元轴配置算法（VABC）、深度信息Parallel Sets（DCPS）共同组成基于Parallel Sets的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法TVBPS。使用具体数据集对提出的可视化方法进行实验,获得的视图能够挖掘数据集中的隐含知识,证明了该方法的有效性。TVBPS可视化方法为分析多变元时态数据集提供了有效手段,具有较高的适用性和易用性。     

分布式文件系统存储介质评测与分析

文中分析了磁盘、SSD和DRAM的价格和能耗,测试了分布式文件系统HDFS、MooseFS和CarrierFS部署在不同存储介质上的数据吞吐率,接着提出了一种存储介质的性价比理论模型,并分析了当前、2015年和2020年不同存储介质的性价比和变化趋势. 通过性价比分析可得,DRAM具有较大的性价比优势,适合于高并发随机访问应用.随着DRAM容量的快速提升,未来DRAM有可能成为可选的数据存储介质.当前,SSD虽然具有较好的访问性能,但其价格高、容量小、性价比低于磁盘.2015年SSD的性价比将超过磁盘,有可能替代磁盘成为大规模存储系统的基本存储设备.     

TVBRT:一种基于Radial Tree的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法

多变元时态数据大量存在于社会科学、环境监测、金融经济、医疗卫生及地理信息等领域。对多变元时态数据集进行深入分析,创新性地将经典的层次数据可视化方法Radial Tree加以改进,提出集成度量属性的Radial Tree布局算法(LAMPRT)、基于Radial Tree的具有度量属性的多变元时态数据可视化布局算法(LOVEBRT),结合相应的人机交互策略,形成可视化方法TVBRT。案例研究证明了该方法的有效性,并表明它能展示数据集中的细节内容。TVBRT方法侧重于对数据进行层次分析,适合于展示对具体度量值更为关心的数据集。