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文檔簡介
1、隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)SNS的興起,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)研究的火爆,這些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)與我們的生活密不可分。很多人對(duì)它們進(jìn)行研究,也獲得了大量成果。同時(shí),對(duì)它們進(jìn)行可視化也成為了重要的一部分??梢暬梢宰屓藗兏菀椎目辞宄W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并從中提取出豐富的信息資源。目前對(duì)于具有特定結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)圖可視化已經(jīng)非常成熟了。但在處理實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中密集部分時(shí),總產(chǎn)生一些缺陷。尤其當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模很大時(shí),幾乎看不出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。另外現(xiàn)有的公開可使用的可視化軟件和框架比較偏向于理論研究
2、(比如NetworkX,UCINET等),或者主要面向很強(qiáng)的專業(yè)性應(yīng)用(如Cytoscape用于生物網(wǎng)絡(luò)可視化),而比較優(yōu)秀的產(chǎn)品一般都不開源且基本是商業(yè)化運(yùn)作(如Google的TouchGraph項(xiàng)目),甚至有些軟件國內(nèi)無法獲取(如VxInsight)。所以,基于已有理論實(shí)現(xiàn)易操作的可視化應(yīng)用是很有前景的。
本文對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及其可視化進(jìn)行了概述,介紹了它們的歷史及發(fā)展現(xiàn)狀,以及幾種比較有代表性的經(jīng)典可視化方法,并對(duì)若干具有代表
3、性的網(wǎng)絡(luò)可視化工具和開發(fā)框架進(jìn)行了描述。本文使用了使用廣泛的彈力模型,對(duì)該可視化算法的通用模式和原理進(jìn)行了總結(jié)討論,并分析其優(yōu)劣,給出了若干可視化結(jié)果示例。根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)具有的派系特征和聚集性,本文給出了一種基于路徑聚集的多群集約束布點(diǎn)方法,目的是通過壓縮最密集部分的信息,通過兩次布局,來得到一個(gè)比較清晰的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),且該方法還可以將可視化過程進(jìn)行實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。本文對(duì)該方法進(jìn)行了詳細(xì)的描述。最后對(duì)于本文提供的方法,通過C++語言對(duì)其進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),
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