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特别重要。我的问题是关于标签的缩放比例：关于缩放标签云中的标签
将标签频率映射到字体大小的“最佳”表达式是什么？
我看过this post讨论线性和对数比例尺和this answer来自阿德里安库恩草图的多项式方法的灵感。然而，我似乎记得在这个问题上有更多的探索，在互联网上发布了一些帖子。
我在博客上也发现了一些“best practices”，但我不确定最佳实践的意义。这些对频率缩放没有评论。
对于标记缩放还有哪些选择，哪些是首选/标准方法？我也在考虑最小的字体大小，最大数量的标签，颜色等。
编辑：根据this question的讨论，我对“标准”tagcloud感兴趣，字体大小有所不同。
我去年一个小标签云项目，其中我沿着
β=（INT）（（（maxθ - minθ）×ω）+minθ+ 0.5）的线使用的东西的工作其中ω是根据某个度量（以您的字体频率）计算的加权，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，重量，如果支持等）。
我发现线性和对数缩放倾向于依赖于数据集分布。在突出异常值的数据集中，我发现tanh对于“平滑”结果值很有用。
这是我最终选择的线性缩放比例。好主意re：tanh，我会再看看。 – jamesh 2010-10-28 14:00:40
在this pdf中有一个很好的讨论，它讨论了要显示的标签上的缩放，聚类和截断。
溶液我发现作品很好地是如下
font_size = (max_font_size - min_font_size) * (Math.sin(1.5*(X)) + minsize
其中X是要映射到的字体大小归一化的值
X = (this_value-min_value)/(max_value-min_value)
这增加尺寸差为降低3个四分位的范围，例如以最小化高异常值的影响
呃，退房本网站的右栏 - 按降序排列的实例数排序，右边的数字排序。适用于我。 – Benjol 2009-08-25 11:20:21