Em escalar as tags em uma tag cloud

Question

Estou implementando uma nuvem de tags em um dispositivo móvel. Os detalhes de dados-modelo etc, não são particularmente importantes aqui. Minha pergunta é sobre a escala de tags:

O que é a 'melhor' expressão para mapear frequência tag para o tamanho da fonte?

Eu olhei este post discutir linear e escala logarítmica e esta resposta de Adrian Kuhn esboço de uma abordagem polinomial para inspiração. No entanto, parece-me lembrar um post algum lugar nas interwebs com muito mais exploração sobre esta questão.

Eu também encontrei alguns " melhor práticas " em um blog, embora tenho certeza da providência das melhores práticas. Estes fazem nenhum comentário sobre a escala de freqüência.

Que alternativas que eu tenho para a tag de escala, e que é o método preferido / padrão? Eu também estou considerando fontsizes mínimos, número máximo de marcas, cores, etc.

Edit: De acordo com a discussão na esta questão , estou interessado na tagcloud "standard", com variações de tamanho de fonte.

Answer 1

Eu trabalhei em um projeto pequeno nuvem de tags no ano passado, em que eu usei algo ao longo das linhas de

ß = (int) (((max? - min?) x ?) + min? + 0,5)

onde ? é uma ponderação previamente calculado de acordo com alguns métrica (na sua frequência de fonte caso), e min? max? são limites superior e inferior, e ß é o valor final. Isto pode ser aplicado a qualquer característica visual (tamanho da fonte, cor, peso, se suportado, etc.).

Eu achei que a escala logarítmica linear e tendiam a dependente da distribuição de conjunto de dados. Em conjuntos de dados com valores atípicos proeminentes I encontrados tanh foi útil para 'suavizar' os valores resultantes.

Answer 2

Há uma excelente discussão em este pdf , que discute o dimensionamento, clustering, e truncando nas etiquetas para mostrar.

Answer 3

A solução que eu encontrei funciona muito bem é a seguinte

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

onde X é o valor normalizado que deseja mapear para o tamanho da fonte

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

este tamanho diferencial aumenta para os inferiores 3 quartis do intervalo, tal como para minimizar o efeito de altas valores aberrantes