【摘 要】
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随着人们对网络空间的依赖性不断增强,互联网技术与网络基础设施规模迅速发展。很难直接用数字或表格的形式对网络空间进行全局的规划与管理,并且不容易发现隐藏在网络空间中的一些关键信息。网络空间点群要素的多尺度模型构建对网络空间数据的多尺度分析和可视化具有非常重要的意义。本文以网络空间的特征为依据,在借鉴基于社团划分的网络空间分层算法和基于节点重要性的网络空间分层算法特点的基础上,提出了Blondel算法
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随着人们对网络空间的依赖性不断增强,互联网技术与网络基础设施规模迅速发展。很难直接用数字或表格的形式对网络空间进行全局的规划与管理,并且不容易发现隐藏在网络空间中的一些关键信息。网络空间点群要素的多尺度模型构建对网络空间数据的多尺度分析和可视化具有非常重要的意义。本文以网络空间的特征为依据,在借鉴基于社团划分的网络空间分层算法和基于节点重要性的网络空间分层算法特点的基础上,提出了Blondel算法和k-核分解的混合算法相结合的网络空间点群要素多尺度模型构建算法。本算法通过自动社团划分,用同一社团内的
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