基于数据挖掘的网络信息可视化模型研究

作者：张晶

来源：长江信息通信, 2023, 36(05): 171-173.

• 数据挖掘
• 可视化模型
• 网络信息

网络信息可视化模型多数采用Python技术对网络信息进行分类处理，无法搜索、分析并整合海量网络信息中的隐藏数据，降低网络信息可视化处理结果的相关度，不利于提升可视化模型的运行质量与效率。针对这一问题，引入数据挖掘技术，提出了一种全新的网络信息可视化模型研究。首先，利用数据挖掘技术，构建网络信息元数据，提取潜在的数据源，将网络信息划分为不同的种类。其次，根据网络信息分类结果，对网络信息单元进行可视化编码，将网络信息转化为具有感知作用的图形，映射可视化元素。在此基础上，构建网络信息可视化模型，对具有复杂网络结构的信息数据进行可视化分析与处理。实验结果表明，提出的网络信息可视化模型具有较高的应用优势，网络信息节点可视化分析结果的相关度较高，均在95.28%以上。

• 单位
  郑州科技学院