32、有向无环图的视觉相似性感知与分布式图处理系统的可视化分析

有向无环图的视觉相似性感知与分布式图处理系统的可视化分析

有向无环图的视觉相似性感知

研究背景与目的

在各种学科中，视觉比较任务广泛存在，但对于有向无环图（DAGs）相似性感知的相关知识却存在空白。为了填补这一空白，研究人员开展了一项卡片分类研究，旨在确定影响 DAGs 相似性感知的因素。

影响 DAGs 相似性感知的因素

通过定量和定性分析，研究发现以下因素对 DAGs 相似性感知有显著影响：
1. 图的层次数量（深度） ：它反映了图在纵向维度上的结构复杂度，不同的层次数量会给人不同的整体印象，从而影响相似性判断。
2. 特定层次上的节点数量 ：特定层次的节点数量分布体现了图在局部结构上的差异，这种差异会被感知并用于相似性评估。
3. 形状相关方面 ：例如 DAG 的视觉倾斜度。空间排列虽不传达额外信息，但形状对相似性感知影响显著。在某些情况下，结构相同的 DAG 会因左右倾斜不同而被归为不同组，尤其是 4 层 DAG，倾斜度对整体形状影响更大。这一结果支持了先前关于图的感知对其空间布局敏感的研究。

边缘相关因素的影响

令人惊讶的是，边缘交叉这一通常被认为对图可读性很重要的因素，在 DAG 相似性感知中并未产生强烈影响。在参与者的分组中，如 C5 和 C6 集群，有边缘交叉和无边缘交叉的 DAG 未被区分开来。这表明边缘并非参与者关注的重点，他们可能并未下意识地处理边缘交叉问题。

参与者的分组策略

研究还观察到参与者在判断