层次数据的动态颜色分配

根据类别标签和空间分布分配可辨识且和谐的颜色，可生成引人注目的可视化效果，并促进数据探索。然而，随着类别数量的增加，生成能够容纳所有类别的高质量颜色分配结果具有挑战性。一个实用解决方案是将类别组织成层次结构，然后在探索过程中动态分配颜色。然而，现有颜色分配方法在生成高质量颜色分配结果和动态对齐层次结构方面不足。为此，我们开发了一种用于层次数据的动态颜色分配方法，将其形式化为多目标优化问题。该方法同时考虑每个层次的颜色可辨识性、颜色和谐性和空间分布。通过使用父类的颜色来指导子类的颜色分配，我们进一步促进了跨层次的一致性和清晰度。我们通过定量实验和用户研究演示了该方法的有效性。