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基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化研究
摘要
多维异质网络可视化在诸多领域中有着广泛的应用，然而该领域中的研究仍有局限性。为此，本文研究了基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化方法。本研究提出了一种全新的方法，该方法将动态投影和嵌入技术有机地结合起来，以实现多维异质网络的可视化。通过数据集的分析与实验结果，证明该方法的有效性。
关键词：动态投影；嵌入技术；多维异质网络可视化；数据分析
1.引言
多维异质网络是指具有不同类型节点以及不同类型的关系的网络，简言之，就是复杂数据的集合。它在计算机科学、社会科学、生物学等领域中有广泛的应用。然而，多维异质网络的可视化分析是一个高度复杂的问题，由于其异质性，更加增加了可视化的难度。
现有的多维异质网络可视化方法包括力导向图、矩阵、聚类、等距分布图等。但这些方法仍然存在局限性，如难以解决高维数据的可视化问题、无法捕捉数据的时间变化等。因此，对于多维异质网络可视化的研究需要更多的探索和创新。
本文提出了一种新的方法，即基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化方法。该方法将动态投影和嵌入技术有机地结合起来，用于实现多维异质网络的动态可视化。本文的主要贡献如下：
（1）提出了基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化方法。
（2）通过数据集的实验验证了该方法的有效性。
2.相关工作
2.1力导向图
力导向图是一种重要的网络可视化方法，利用物理学中的牛顿引力和库仑排斥原理模拟网络节点之间的关系，通过迭代运算，最终将节点布局在二维平面上。然而，该方法在高维网络中可视化效果差，而且难以处理异质网络。
2.2等距分布图
等距分布图方法将高维数据映射到低维空间中，在低维空间中进行可视化。这种方法能够保持数据点间的相对距离，更便于观察数据间的关系。等距分布图可以处理高维数据，但缺点是不易将数据时间变化反映到可视化效果中。
2.3时间轴
时间轴是一种增量可视化方法，可以将数据的时间变化反映到可视化效果中。时间轴方法可用于处理动态网络，但此方法处理的数据维度仅限于时间维度。
3.方法
3.1数据预处理
我们以生物网络为例，其包含蛋白质、基因、代谢物等类型的节点，以及代谢物与蛋白质、基因与蛋白质、基因与基因等类型的边。这种网络拥有多种类型的节点和边，因此我们需要将其进行转换。
具体来说，我们将生物网络转换为无向加权图，节点类型用0表示，1表示，……，以此类推。以此类推。对于边的类型，我们用同样的方法进行转换。
3.2动态投影嵌入
动态投影嵌入是一种新兴的网络嵌入方法，它将动态数据的时间信息融入网络嵌入中。该方法通过优化损失函数来将节点嵌入到表示空间的低维空间中。其中损失函数的定义是所有时间步上节点的相对位置之和。
我们首先将生物网络数据集进行拆分，得到多个时间步。然后基于相邻两个时间步的共享节点来构建输入矩阵。构建好矩阵后，我们运行动态投影嵌入方法，来获得节点在低维空间中嵌入的结果。
3.3动态可视化
动态可视化是该方法的重要组成部分。我们使用两种方法来可视化多维异质网络的动态效果。
首先，我们使用基于ForceAtlas2力导向图算法的方法来可视化高维网络中数据的静态效果。使用这种方法，我们可以将数据映射到二维平面中，表现数据的静态关系。其次，我们使用基于时间轴的增量可视化方法来可视化数据的动态变化。我们可以识别出某一个节点在不同时间步上的分布，同时也能可视化出节点间的时间变化。
4.实验及结果分析
我们使用了公共的metabolomics数据集，作为我们提出方法的示例。
实验过程中，我们比较了我们提出的方法与随机投影和基于时间轴的可视化方法。结果表明，我们提出的方法比其它方法更准确地反映数据集中的节点和边之间的联系，同时，也更容易观察到不同时间步上的节点分布。
5.总结
本文提出了一种全新的基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化方法，该方法结合了动态投影和嵌入技术，用于实现多维异质网络的动态可视化。该方法有效地捕捉了多维异质网络的关系，并且能够反映数据的时间变化。实验结果表明，该方法比传统可视化方法更为准确和有效。未来，我们将进一步探索这种方法在其他领域的应用。