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摘要
为有效满足规模和密度快速增长的图数据对可视化结果可读性的需求,本文主要对数据结构可视化的布局算法进行了研究,针对大规模图数据完成了基于模块分析的可视化方法的构建,首先对LPA(Label Propagation Algorithm,标签传播算法)社团发现算法进行改进,再据此完成对大规模图数据的划分,分析划分后各模块的结构模式并将其抽象为节点,最后通过力引导算法的使用完成对处理后模块的布局及模块结构模式信息的展示,有效实现了大规模图数据的可视化处理过程,为进一步处理加工数据提供支撑。
- 单位
为有效满足规模和密度快速增长的图数据对可视化结果可读性的需求,本文主要对数据结构可视化的布局算法进行了研究,针对大规模图数据完成了基于模块分析的可视化方法的构建,首先对LPA(Label Propagation Algorithm,标签传播算法)社团发现算法进行改进,再据此完成对大规模图数据的划分,分析划分后各模块的结构模式并将其抽象为节点,最后通过力引导算法的使用完成对处理后模块的布局及模块结构模式信息的展示,有效实现了大规模图数据的可视化处理过程,为进一步处理加工数据提供支撑。
