復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖的可視化技術(shù)研究.pdf

1、可視化技術(shù)已經(jīng)成為計算機應(yīng)用科學(xué)的一個重要研究領(lǐng)域，通過對圖進行可視化的展示，人們不僅能夠?qū)D的整體結(jié)構(gòu)以及各節(jié)點之間的聯(lián)系獲得直觀清晰的認(rèn)識，并且通過可視化展示效果的處理以及用戶的交互，能夠?qū)τ脩羲P(guān)心的圖的某一個部分進行有針對性的觀察和分析，從而使用戶能夠獲取更多有價值的信息，對用戶的工作產(chǎn)生有意義的指導(dǎo)作用。但是隨著需要被處理的網(wǎng)絡(luò)圖的規(guī)模的不斷擴大，其內(nèi)部的聯(lián)系日益復(fù)雜，如何對復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)圖進行快速并且清晰有效的展示成為圖的可視化

2、技術(shù)的研究的重點內(nèi)容。
　　 本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖的可視化布局的流程出發(fā)，闡述了課題研究所涉及到的相關(guān)基礎(chǔ)知識。論文針對課題所研究的對象和相關(guān)常用的概念的符號約定進行了說明;對FDA、FR兩種圖布局算法的理論依據(jù)和實現(xiàn)過程進行了描述，分析了各自的優(yōu)勢和不足之處;介紹了GN、NF兩種網(wǎng)絡(luò)圖的社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法，描述了算法的設(shè)計思路和實現(xiàn)流程，并指出了其各自的特點和缺陷。
　　 為了能夠規(guī)避基于模塊度最優(yōu)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法出現(xiàn)的的分辨

3、率限制問題，論文引入了邊密度的概念?；贕N算法的邊分裂思路和NF算法的節(jié)點凝聚思路，論文提出了一個基于邊密度的社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法——ECAA(EdgeDensityCastEdgeAllAlgorithm)，對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖先依據(jù)邊密度先進行邊的分裂，然后再進行節(jié)點的凝聚，未利用模塊度最優(yōu)從而避免了分辨率限制的問題，算法的時間復(fù)雜度是O（k·m）（其中m為網(wǎng)絡(luò)中的邊數(shù)，k為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的最大節(jié)點度），小于GN和NF算法，從而提高了算法的執(zhí)行效

4、率。
　　 基于FR算法的思路，論文引入了改進的FR算法——NWFR(NodeWeightedFR)，通過調(diào)整初始化布局以加快算法的收斂速度;重新定義受力模型以適應(yīng)帶權(quán)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)圖的處理;修改節(jié)點越界的處理方式，使布局結(jié)果更加美觀。
　　 利用上述理論的研究成果，論文設(shè)計并實現(xiàn)了一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖可視化系統(tǒng)。系統(tǒng)定義了通用的操作接口和統(tǒng)一的內(nèi)部數(shù)據(jù)格式;在展示交互模塊采用WPF技術(shù)MVVM架構(gòu)，實現(xiàn)了展示界面和業(yè)務(wù)邏輯的分離，