异形区域内的网络拓扑布局算法研究与应用

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作为信息可视化的分支之一,网络拓扑可视化技术从视觉的角度,加深了人们对于互联网、社交网等各种网络间结构和关系的理解,对人们管理网络和分析网络性能起着积极作用。网络拓扑布局算法作为拓扑可视化的核心,一直以来是一个重要研究方向。由于网络数据来源的多样性,网络拓扑布局已经不再局限于传统单一拓扑关系的表现,针对各种特定约束的布局研究成为一个新的方向。随着地理信息系统的发展,由地理信息与拓扑关系结合所产生的异形区域内布局成为一个新的研究命题。传统布局方法大多从逻辑层面进行处理,不能很好地处理约束区域内的布局,主要体现在其布局空间占用率偏低和空间贴合性的效果欠佳。另一方面,随着布局区域的增加,拓扑图中由边所产生的视觉混乱(visual clutter)问题也越发严重。以抽象节点简化拓扑的方式虽然可以削弱视觉混乱,但却丢失了更多细节,因此选择边绑定在一定程度上可以兼顾细节并压缩可视空间。但传统绑定大多以边的几何特征为标准,对于网络拓扑布局而言,拓扑结构信息则会被忽略。针对上述问题,本文从节点和边的角度分别做出以下工作和贡献:1.针对异形区域约束下的节点布局问题,本文提出了一套基于FR模型的异形区域节点布局算法流程。算法首先使用标签传播进行社团划分,并通过额外地理信息确定社团布局的多区域约束条件,然后在FR模型的基础上添加区域顶点引力,对局部区域中的节点进行自适应移动,最后使用多层区域吸引进行布局调整,使节点在保留传统布局方法的美学效果基础上与区域更加贴合,兼顾拓扑关系的表达和异形区域约束的条件。2.针对边数量增多导致的视觉混乱问题,在节点布局的基础上,结合异形区域约束的实际情况,提出一种基于合并边束的分层边绑定算法流程。根据边所代表的不同拓扑信息将边分为内外两层,然后对区域内部边使用其几何特征和特殊数据结构进行快速绑定,对区域间的边则以社团抽象节点所连接的基准边束为基础进行绑定,完成边压缩布局,保留重要细节,突出区域间拓扑结构。3.根据上述节点和边的不同处理,设计并实现了异形区域内的网络拓扑可视化系统。从系统设计背景入手,完成系统的功能设计和模块实现,并以真实网络数据对系统的算法和可视化效果进行测试分析。本文从节点和边的角度分别对约束区域内的网络拓扑布局进行研究处理,可以得到基本良好的可视化效果,对于网络结构的展示起着积极作用。
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