language-agnostic - 在标签云中缩放标签

Question

我正在移动设备上实现标签云。数据模型等的细节在这里并不是特别重要。我的问题是关于标签的缩放：

将标签频率映射到字体大小的“最佳”表达式是什么？

我看过这篇讨论线性和对数缩放的帖子，以及来自 Adrian Kuhn 的答案，它是一个多项式方法的灵感草图。然而，我似乎记得在互联网上的某个地方有一篇关于这个问题的更多探索的帖子。

我还在博客上找到了一些“最佳实践”，尽管我不确定最佳实践的天意。这些对频率缩放没有评论。

对于标签缩放，我有哪些替代方法，哪种是首选/标准方法？我还在考虑最小字体大小、最大标签数量、颜色等。

编辑：根据这个问题的讨论，我对具有字体大小变化的“标准”标签云感兴趣。

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去年我参与了一个小型标签云项目，其中我使用了一些类似的东西

β = (int) (((maxθ – minθ) x ω) + minθ + 0.5)

其中 ω 是先前根据某些度量（在您的情况下为字体频率）计算的权重，minθ 和 maxθ 是下限和上限，β 是最终值。这可以应用于任何视觉特征（字体大小、颜色、重量（如果支持）等）。

我发现线性和对数缩放往往依赖于数据集分布。在具有显着异常值的数据集中，我发现 tanh 对于“平滑”结果值很有用。

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这个 pdf中有一个很好的讨论，讨论了对要显示的标签的缩放、聚类和截断。

于 2009-08-25T12:00:07.187 回答

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我发现效果很好的解决方案如下

font_size = (max_font_size - min_font_size) * (Math.sin(1.5*(X)) + minsize

其中 X 是您希望映射到字体大小的标准化值

X = (this_value-min_value)/(max_value-min_value)

这会增加该范围的后 3 个四分位数的大小差异，例如最大程度地减少高异常值的影响

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