基于PageRank的网络布局算法

基于力导向模型的网络布局算法由于其布局结果直观并且便于分析所以在网络可视化中占有举足轻重的地位。但是当前的网络布局算法在面对大规模网络数据的时候通常不容易在较短时间内获取一个高质量的布局结果。本文提出了一个基于PageRank的力导向模型的算法。该算法引入了PageRank来完善节点的重力和斥力计算以改善布局质量；并且引入节点中心性来预估初始布局中节点的位置；同时,又提出了基于PageRank的自适应步长用来平衡布局的效率和质量。最后为了有效的减少布局算法在面对大规模网络数据时的计算时间,本文设计了一个基于CUDA的灵活的CPU+GPU异构并行计算框架。通过对不同类型和不同规模的网络数据集的实验,该算法能够产出一个符合美学标准的高质量布局,并且在同样的硬件条件下,本文所提出的优化方案相比于原始算法速度最大提高了58倍。     

基于力导向模型的网络图自动布局算法综述

实现网络图形中节点和边自动布局一直是可视化研究中一个重要内容,基于力导向模型的自动布局算法则是该类研究中应用最广、文献最多的一类方法。根据研究方向出现的时间顺序,从基本模型、基于多维尺度分析的布局算法、多层迭代布局算法、非欧空间节点布局算法、受约束图形自动布局算法等五个方面对基于力引导模型的网络图自动布局算法的典型方法、研究进展、分支情况等进行了描述,并对发展前沿进行了讨论。     

基于社区探测的层次自适应并行布局算法

针对大规模网络高效布局和递进式结构分析的需求,提出基于社区发现的多层级力导向布局算法.首先,该算法采用Louvain算法对网络进行多层级社团结构划分,根据划分结果压缩网络并进行骨架布局,确定网络整体架构;然后,采用自适应的力导向变体算法对各个社团内部的原始节点并行布局,细化社区内部网络结构,并引入补偿力减少社区划分带来的网络结构信息缺失;最后,设计了初始布局算法、改良了振颤模型来减少布局所需的迭代次数.实验结果表明,与现有网络布局算法相比,该算法能够更清晰、高效地展示大规模社交网络数据,满足大规模复杂网络可视化的需要.     

复杂生物网络自动画图算法分析

介绍适应分子网络建模和信息系统需求的自动画图算法的研究成果。在分析代谢途径自动布局、力导向布局和基于网格的布局等3类具有代表性的自动画图算法的基础上,探究其各自的原理、内在联系、存在的优缺点以及亟待解决的问题,为应用网络可视化手段分析和解决具体生物问题提供参考和线索。     

基于GPU的大尺度网络布局显示

复杂网络的可视化是复杂网络研究中的重要手段.随着Web2.0时代和大数据时代的来临,作为研究对象的复杂网络的规模越来越大,这对复杂网络可视化布局算法的布局效果和运算速度提出了新的挑战.本文针对复杂网络布局的力导引算法,从布局效果和算法效率两方面对该算法进行了改进和实现.布局效果方面,利用复杂网络中的关节点,对网络数据进行抽象合并,从而实现分层次的网络布局显示.算法效率方面,针对压缩后的网络采用具有强大浮点运算能力的GPU进行计算,对力导引算法需要斥力计算、引力计算和坐标更新三个部分均实现了基于GPU的并行计算,大大提高了计算效率.     

基于大规模社会网络的并行布局算法框架

随着社会网络的迅速发展,针对大规模社会网络的可视化已经成为数据挖掘领域中的一项重要的研究课题。传统的布局算法已经无法对大规模的社区网络进行全局管理和展示。因此,该框架基于并行化技术以及分层的思想,实现了大规模社会网络的可视化框架。其贡献主要有:提出了一种基于力导引算法的非重叠社区布局算法(简称NFR);设计了一个基于Spark的并行计算框架;将图数据库(Neo4j)无缝地整合到框架中。最后通过在真实数据集上的测试,验证了该框架的有效性。     

基于无尺度网络的僵尸网络传播模型

主流传播模型不能准确反映僵尸程序在Internet中的传播特性。针对该问题,提出一种基于无尺度网络结构的僵尸网络传播模型。该模型考虑了Internet网络的增长特性和择优连接特性,能够反映实际网络中的无尺度特性,更符合真实Internet网络中僵尸程序的传播规律和感染特性。     

基于粒子群优化的视频传感器网络覆盖增强算法

以提高视频传感器网络的覆盖率为目标,针对摄像机的有向感知特性,提出了一种基于改进粒子群优化的视频传感器网络监控区域增强算法。通过分析监控区域中摄像机部署位置关系及有向感知性,构建了反映摄像机相互作用的虚拟力,并引入了基于虚拟力的粒子群导向因子。基于该导向因子,粒子群算法能够有导向地逐步快速地接近优化目标,避免了反复调整过程,提高了优化速度。一系列仿真结果验证了该算法能够在复杂的监控区域场景下大幅提高覆盖率,其性能优于传统方法。     

基于Android的代谢网络可视化和生化反应搜索的实现

代谢网络和生化反应代谢路径的研究是合成生物领域的重要内容,目前亟需相关计算机软件来辅助分析。针对这种情况以及目前移动互联网发展趋势,开发了一种基于Android的代谢网络可视化和生化反应搜索引擎系统。该系统将Android作为展示平台,显示代谢网络的三维模型,提供生化反应的搜索,这些都为生物合成和药物发现领域的研究人员提供了参考。系统用美观的三维模型显示代谢网络,同时提供简单的便捷的操作界面供用户查询生化反应。     

一种基于层次化社团结构的网络可视化方法

提出了一种基于层次化社团结构的可视化方法,首先利用Blondel快速算法将网络划分为层次化的社团结构,然后依次在不同层次的社团内部采用力导引算法和环状布局双重布局,并通过对阈值的设置实现了两种布局方法的自由切换。