20、图的可视化分析：决策树、网站树与社区结构

图的可视化分析：决策树、网站树与社区结构

1. 节点颜色与标签问题处理

在进行图的可视化时，节点颜色方案的选择可能会带来标签标注的难题。例如，当节点颜色从深蓝色过渡到浅绿色时，由于阅读文本依赖于文本与背景的对比度，过深的颜色会影响文本的可读性。
- 解决方案 ：原本可通过调整节点颜色范围避免颜色过深，但为保证三种不同可视化效果的可比性，此方法不可行。因此，在文本周围添加白色轮廓，将其与深色节点清晰区分开。同时，使用粗体或黑体等较粗的字体，防止细字体细节消失。
- 叶节点处理 ：叶节点通常较小且难以阅读，若需要查看细节，可使用交互式缩放功能（如PDF输出可轻松缩放）或将其打印成海报尺寸。

2. 决策树的原理与应用

2.1 决策树原理

决策树通过连续的标准对数据进行划分，形成层次结构来预测结果。就像“二十个问题”的游戏，玩家通过不断提问，逐步排除大量可能的答案，每个决策点就是树中的一个分支。最佳策略是提出能迅速缩小答案范围的问题。

2.2 决策树在不同领域的应用

• 数据库营销 ：利用年龄、收入、性别和就业等数据属性，为潜在客户做出营销决策，如决定向哪些客户邮寄信用卡优惠信息。
• 电话客服 ：在与有线电视服务提供商通话时，客服人员可能会依据决策树，依次向客户提出互联网升级、额外频道套餐等服务建议。

2.3 决策树在体育领域的应用示例

以美国国家橄榄球联盟（