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摘要
真实世界中的网络大多都是带有时变属性的动态网络。动态网络可视化的目标是更好地帮助用户分析网络数据,发现数据特征。针对现有动态网络状态演化可视化方法存在的状态聚类和演化轨迹不明显的问题,提出一种引入特征分量相似度的动态网络状态演化可视化方法。该方法通过预先计算降维数据的本征维数,避免过度降维造成的数据缺失,最大程度保留时间步数据原有特征;再求得时间步特征分量相似度,将相似度融入力导引布局,加入相似力和万有引力实现更明显的状态聚类和演化轨迹。通过与Elzen等人的方法进行对比实验证明,本文提出的可视化方法能够直观地展示更多的动态网络演化状态。
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单位国网冀北电力有限公司信息通信分公司
