我正在移动设备上实施标签云。数据模型等的细节在这里并不是特别重要。我的问题是关于标记的缩放：
将标记频率映射到字体大小的“最佳”表达式是什么？
我看过this post讨论线性和对数缩放以及this answer来自Adrian Kuhn的多项式方法的草图。但是，我似乎记得在互联网上的一些帖子，对这个问题有更多的探索。
我在博客上也发现了一些“best practices”，但不确定最佳做法是否有所提升。这些都没有对频率缩放做出评论。
我有哪些替代标签缩放，哪种是首选/标准方法？我也在考虑最小字体，最大标签数量，颜色等。
编辑：根据this question中的讨论，我感兴趣的是“标准”tagcloud，字体大小各不相同。
答案 0 :(得分：3)
我去年参与了一个小标签云项目，其中我使用了一些东西
β=（int）（（（maxθ - minθ）xω）+minθ+ 0.5）其中ω是先前根据某个度量（在您的情况下是字体频率）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，支持时的重量等）。
我发现线性和对数缩放倾向于依赖于数据集分布。在具有显着异常值的数据集中，我发现tanh对于“平滑”结果值非常有用。
答案 1 :(得分：2)
this pdf中有一个很好的讨论，它讨论了要显示的标记的缩放，聚类和截断。
答案 2 :(得分：0)
我发现的解决方案效果很好如下
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)
这增加了该范围的较低3个四分位数的大小差异，例如最小化高异常值的影响