基于社團(tuán)檢測(cè)的大型網(wǎng)絡(luò)可視化研究.pdf

1、近年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究受到了不同學(xué)科研究人員的廣泛關(guān)注,其發(fā)展極大的促進(jìn)了人們對(duì)現(xiàn)實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的理解。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究者普遍認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中存在社團(tuán)結(jié)構(gòu),即整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是由若干個(gè)群或團(tuán)構(gòu)成的,在同一個(gè)群內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的連接非常緊密,而各個(gè)群之間的連接卻比較稀疏。揭示網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)對(duì)于了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及分析網(wǎng)絡(luò)特性具有極為重要的意義。目前,雖然復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化能以直觀的方式表達(dá)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系且已日漸成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析必不可少的工具,但是對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的

2、可視化工具特別是針對(duì)層次化重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)的可視化工具卻較少。
　　針對(duì)該問題,本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)出發(fā),對(duì)網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的層次化重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了深入的研究,側(cè)重點(diǎn)在于基于社團(tuán)檢測(cè)的大型網(wǎng)絡(luò)可視化方法。本文首先嘗試對(duì)現(xiàn)行國內(nèi)外常用的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化工具進(jìn)行了總結(jié)。其次,本文探討了網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的層次性及重疊性,針對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)一般同時(shí)具有層次性及重疊性的事實(shí),本文嘗試將社團(tuán)的層次性及重疊性同時(shí)進(jìn)行研究并提出了一種適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)的快

3、速層次化重疊社團(tuán)檢測(cè)算法。最后,基于對(duì)社團(tuán)結(jié)構(gòu)及現(xiàn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化工具的深入了解,本文在基于社團(tuán)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種層次化社團(tuán)劃分與騎墻節(jié)點(diǎn)顯示的可視化方法,并用Java開發(fā)出了一套應(yīng)用于大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視化平臺(tái)Visualization based on Community Detection(VCD)。
　　本論文所作的主要貢獻(xiàn)如下:
　　1.對(duì)比分析了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化領(lǐng)域比較有代表性的工具,鑒于目前學(xué)術(shù)界并沒有對(duì)

4、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化給出一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),本文引進(jìn)了CIShell框架,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)可視化工具的使用及開發(fā)進(jìn)行了總結(jié);
　　2.提出了一種適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)的快速層次化重疊社團(tuán)檢測(cè)算法,該算法循環(huán)的把網(wǎng)絡(luò)中連接較為緊密的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并,聚集向上直至得到最優(yōu)的模塊度并將原始網(wǎng)絡(luò)劃分為若干具有層次性的社團(tuán)。與一般的層次化社團(tuán)檢測(cè)算法不同,該算法在每一次迭代過程中允許節(jié)點(diǎn)歸屬于一個(gè)或多個(gè)社團(tuán)以此發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)的重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu);
　　3.提出了一種層次化社團(tuán)

5、劃分與騎墻節(jié)點(diǎn)顯示的可視化方法,該方法在使用基于模塊度指標(biāo)優(yōu)化的社團(tuán)劃分算法檢測(cè)層次化重疊社團(tuán)結(jié)構(gòu)的同時(shí),通過節(jié)點(diǎn)及連邊的關(guān)系分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)與騎墻節(jié)點(diǎn)進(jìn)行抽象顯示,避免了大型網(wǎng)絡(luò)可視化研究中經(jīng)常面臨的節(jié)點(diǎn)與邊的重疊堆積問題;
　　4.本文的可視化平臺(tái)綜合采用了圓形布局與聚類布局,能模擬網(wǎng)絡(luò)層次化社團(tuán)結(jié)構(gòu)及騎墻節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演化,并將移動(dòng)平臺(tái)上使用甚廣的Cover Flow技術(shù)應(yīng)用于可視化中,提供用戶不同的可視化效果,其中,基于層次