

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文檔簡(jiǎn)介
1、可視化技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)應(yīng)用科學(xué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)圖進(jìn)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(diǎn)之間的聯(lián)系獲得直觀清晰的認(rèn)識(shí),并且通過(guò)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(gè)部分進(jìn)行有針對(duì)性的觀察和分析,從而使用戶能夠獲取更多有價(jià)值的信息,對(duì)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(kuò)大,其內(nèi)部的聯(lián)系日益復(fù)雜,如何對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)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(diǎn)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(shí)。論文針對(duì)課題所研究的對(duì)象和相關(guān)常用的概念的符號(hào)約定進(jìn)行了說(shuō)明;對(duì)FDA、FR兩種圖布局算法的理論依據(jù)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行了描述,分析了各自的優(yōu)勢(shì)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(jì)思路和實(shí)現(xiàn)流程,并指出了其各自的特點(diǎn)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(wèn)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(diǎn)凝聚思路,論文提出了一個(gè)基于邊密度的社區(qū)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)算法——ECAA(EdgeDensityCastEdgeAllAlgorithm),對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖先依據(jù)邊密度先進(jìn)行邊的分裂,然后再進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的凝聚,未利用模塊度最優(yōu)從而避免了分辨率限制的問(wèn)題,算法的時(shí)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(diǎn)的最大節(jié)點(diǎn)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(jìn)的FR算法——NWFR(NodeWeightedFR),通過(guò)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(diǎn)網(wǎng)絡(luò)圖的處理;修改節(jié)點(diǎn)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(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)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(shí)現(xiàn)了展示界面和業(yè)務(wù)邏輯的分離,
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