大规模社会网络信息可视化方法的研究.doc

大规模社会网络信息可视化方法的研究可视化技术是社会网络分析的有效手段之一。可视化技术把网络数据信息、网络结构以及节点之间的联系转换成为图形的形式,因其直观、有效和可视等特点而便于用户获得清晰的认识。同时,为了实现对社会网络进行更加深入的理解和挖掘,可以通过对可视化展示效果的处理,辅以用户相应的交互方法,帮助用户进一步探索、分析和研究网络的局部或者重点关注的节点间联系。然而随着互联网技术的蓬勃发展,网络数据的规模也日益增长,社会网络信息可视化技术的研究内容也侧重于如何对大规模网络数据进行直观、清晰以及有效的展示。论文对社会网络的基本概念和特性、社会网络信息可视化的布局方法进行了研究,对现有的图布局方法存在的问题进行了分析。针对主流的图布局算法中力导引的布局结果常出现节点重叠、覆盖的视觉混乱,难以分辨结构信息,缺少凸显网络中的关键节点等问题,论文改进了经典力导引布局算法——FR算法,在计算节点间的力的作用时,考虑节点的度和节点本身的大小,引入防止重叠的节点与节点间“边界到边界”距离,调整了排斥力,根据节点的度中心性和中介中心性凸显了关键节点,得到聚类良好,社团划分清晰,关键节点明显展现的可视化布局结果。针对具有地理位置属性的大规模社会网络,对网络图中的顶点进行布局将会破坏原有的地理信息,从边出发的布局又会导致出现严重的边交叉问题。为此,论文提出了一种将地图投影与力导引边捆绑相结合的布局方法。首先采用地图投影中的墨卡托投影方法确定节点的分布,客观地反映了网络的地理特性,真实地展现了具体的地理布局效果,再通过采用力导引边捆绑算法,有效地解决了边交叉的视觉混乱问题,清晰地显示出社团结构与节点的分布情况,便于获取有用的信息。基于Matlab、Eclipse、Netbeans和HTML,论文设计并初步实现了一个社会网络信息可视化原型系统,包括数据读取、数据清理、节点重要性、网络指标计算、可视化数据生成、图布局可视化等功能,并集成了上述的改进算法,提供了面向大规模社会网络可视化的初步解决方案。结果表明,论文设计的系统能够充分展示社会网络的社团结构,完成了相应的可视化任务。