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社会网络图的自适应布局算法研究

作　者: 许贝贝
导　师: 王岢
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 社会网络 多级布局 社区划分 自适应布局
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 21次
引　用: 0次
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内容摘要


随着现代社会网络的发展，各种社交网站如雨后春笋般出现在互联网的大潮上，人们也更倾向于在不同社交网站记录自己的点滴生活。如何从这些数据中简要的将这些信息的潜在价值直观的展现出来，以提供更好的网络服务，成为现今社会网络服务的一个重要分支——信息可视化。信息可视化通过收集不同网站的多样数据信息，构造简明的社会网络图，并保存和展示出原始网络图信息的社区特征、语义关系特征、拓扑关系特征等。我们需要一种适用于社会网络的布局算法，传统的布局算法通常只从社会网络图的拓扑关系出发，从拓扑结构上进行分析，然而这种方式忽略了社会关系网络最基本的特性——社区特征。本文首先介绍了一些常用的可视化技术，然后根据课题需要，对node-link布局算法列举了两类常见布局算法——Force-directed单级布局算法和两种多级布局算法。通过分析现有布局方法的不足，提出一种新的基于社区的自适应多级布局算法，以更好的适用于具有明显社区特征的社会网络关系图。文章的主要研究内容如下：（1）提出了一种基于社区的社会网络划分的改进方法，该算法改进了多级布局中边强度的计算方式，使之更合理更适用于多级策略。改进后的算法相对于原算法，其对社区划分的准确性有了相应的提高，为后文基于社区的布局做好基础工作。（2）针对社会网络图的社区特征，提出一种新的自适应细化布局方案，从社区与关系广度两个角度出发，构造出新的目标函数来满足这两个角度的目标。该目标函数采用梯度下降的方法进行求解，并与上述的社区划分算法相结合，共同构成了本文提出的算法——基于社区的自适应布局算法。（3）以微博数据可视化分析的需求为例，提出了适用于重点分析的自适应树形鱼眼布局算法，该算法达到了合理利用布局区域、重点区域信息优先展示的要求，同时允许重点布局范围的切换功能。（4）通过现有的微博数据，开发了一个微博数据分析可视化系统，该系统主要包括微博服务器端的数据预处理、查询检索功能和提供给用户端的人物关系分析和事件传播功能，同时包含了一些用户分析中需要的其他辅助功能。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-16
  1.1 课题来源  9
  1.2 研究背景和意义  9-10
    1.2.1 研究背景  9
    1.2.2 研究意义  9-10
    1.2.3 研究目的  10
  1.3 国内外相关研究与综述  10-14
    1.3.1 网络关系图的可视化研究现状  10-13
    1.3.2 当前技术的不足之处  13-14
  1.4 本课题的研究内容  14-15
  1.5 本论文的结构安排  15-16
第2章 多级布局方案的技术分析  16-29
  2.1 关系图中的相关定义  16
  2.2 基于 FORCE-DIRECTED 的单级布局算法  16
  2.3 多级布局算法  16-28
    2.3.1 概述  16-18
    2.3.2 经典 Force-directed 多级布局算法  18-22
    2.3.3 基于 Topology 的多级布局算法  22-28
  2.4 本章小结  28-29
第3章 基于小社区的自适应布局算法  29-49
  3.1 基于―小社区‖的社会网络划分方法  29-36
    3.1.1 ―小社区网络‖介绍  29-31
    3.1.2 边强度定义  31-33
    3.1.3 关系图划分与层次压缩  33-36
  3.2 自适应的细化布局策略  36-41
    3.2.1 坐标初始化  38
    3.2.2 分块策略  38-40
    3.2.3 布局细化  40-41
  3.3 基于关系分析的自适应树形鱼眼算法  41-46
    3.3.1 自顶向下的树布局算法  42-43
    3.3.2 基于关系分析的自适应树形鱼眼算法  43-46
  3.4 实验与分析  46-47
    3.4.1 实验环境及对比算法  46
    3.4.2 布局算法效果对比  46-47
  3.5 本章小结  47-49
第4章 自适应布局算法在社会网络可视化分析中的应用  49-55
  4.1 系统功能和目标  49
  4.2 系统总体设计  49-51
  4.3 系统详细设计  51-52
  4.4 系统展示  52-54
  4.5 本章小结  54-55
结论  55-56
参考文献  56-61
致谢  61

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