复杂网络可视化研究综述

当今万维网、社会关系网等复杂网络的规模迅速发展,一方面导致人们很难用数字和表格来对这些复杂网络进行全局规划和管理,另一方面复杂网络包含了非常丰富的信息资源但都难于被发现。可视化技术提供了有效的方法来理解复杂网络的结构并从中挖掘有效信息。本文全面介绍了复杂网络可视化技术的研究进展,讨论了可视化布点算法和压缩算法,并介绍了若干具有代表性的复杂网络可视化工具、列举了复杂网络可视化技术在相关领域的应用。     

基于知识图谱的国际协同计算领域可视化分析

通过CiteSpace对Web of Science的SCI数据库中收录的协同计算领域的2 297篇文献进行分析,具体对国际协同计算领域的发文量时间分布、研究力量及合作、研究方向、研究主流、发展演变过程、研究热点及前沿进行了分析。结果表明该领域的研究正处于上升期;国家、地区以美国、中国和欧洲为核心,其研究机构以美国和中国的机构为核心,虽然我国已经具备了一定的科研实力,但缺乏该领域的高产研究者,总体来看欧洲各国之间的合作最为密切;研究方向的构成以计算机科学为主;Foster I为该领域中最具影响力的主流研究者,该领域的主流期刊（文献）包括Lecture Notes in Computer Science、Commun ACM等,主流分支领域包括网格计算等9部分;发展演变过程为前期相关研究-分布式计算-网格计算-云计算,同时穿插协同过滤的发展路径;云计算、网格计算等关键词代表了当前该领域的热点,网格计算、云计算、分布式计算、网络服务、协同过滤等关键词则代表了当前该领域的前沿,且已经广泛渗透、融合到生物学、病理学、气候学、教育学、企业信息系统、社会网络、多媒体、文本分析、产学研等领域中,体现了协同计算这一领域具有较强的跨学科特点。     

知识图谱可视化综述

知识图谱是结构化的语义网络知识库,以符号形式描述概念及其相互关系.由于知识图谱常被用于交互的知识的发现与推理,知识图谱可视化受到众多关注.总结了知识图谱可视化相关工作,介绍了知识图谱的可视表达,分析了可视表达适用的知识图谱类型;简述了大规模知识图谱可视化的挑战与可视化方法、异质网络可视分析方法;介绍了知识图谱可视化的应用案例,并预测了该领域的未来发展方向和挑战.     

基于知识图谱的智群计算国内外研究可视化分析

以美国科学信息所的Web of Science核心合集数据库中收录的主题为Swarm Intelligence的文献为数据源,基于分析可视化软件CiteSpace和Tableau对所采集的数据进行信息计量、共引统计和聚类分析。绘制智群计算领域的发文数量时序图和作者、研究机构、研究方向、被引文献等多类知识图谱及其共词分析、聚类分析知识图谱,展示该领域的研究力量、研究方向和研究主流,并利用词频探测技术揭示该领域的研究热点、研究前沿及发展趋势。结果表明智群计算领域的研究处于持续上升期;以中国、美国和印度为核心的研究工作占据了主导位置;国内研究机构以中国科学院为首团结了数十家高校,但国际合作研究仍待加强;计算机科学和工程类方向是该领域的重要研究分支,仿生智群算法是当下的研究热点,人工蚁群算法的研究工作体现了研究前沿及发展趋势。     

舆情风险研究的知识图谱可视化分析

为了探究国内舆情风险领域的研究热点与发展前沿,针对其发展脉络进行梳理、总结、展望是十分必要的。本文选取2010—2022年知网数据库中的336篇文献,利用知网、CiteSpace对舆情风险研究领域进行可视化分析,包括发文量、作者图、机构图以及关键词显示的研究热点。研究结果表明,舆情风险是舆情发展的一个重要研究方向,尽管在国内该领域仍处于发展阶段,但舆情风险领域的研究热度在未来会持续增加,呈现出不断发展完善的态势。     

我国区块链技术研究热点与前沿趋势探究

区块链技术作为维护数字货币交易的保障手段,因为其高度信任、透明、去中心化等优势在众多领域都有了创新性的应用.在区块链2.0时代后,区块链技术的应用研究逐渐增多.分析区块链技术研究的热点主题与前沿趋势对今后区块链技术应用有着重要的意义.采用软件CiteSpace绘制出2014至2021年间CSSCI期刊中区块链研究领域的...     

基于复杂网络的港口物流领域研究热点实证分析

为获取国内港口物流领域研究热点,对中国期刊CNKI全文数据库中收录的2913篇样本文献的关键词信息进行实证分析。利用复杂网络理论,构建一个包含50个节点、982条边（关键词共现）的无向加权网络。使用社会网络分析工具Pajek进行度、路径、聚类系数等统计指标的计算,验证该网络所具有小世界、无标度特性。基于网络的点度中心性和介数中心性,离析出研究热点,研究热点相互联系紧密,但关注度差异性大。     

我国智慧课堂研究热点分析与展望——基于Citespace知识图谱的分析

随着人工智能逐步渗入到各行各业,教育领域也面临着重大的信息化变革,与此同时,传统的教学模式渐渐不能 满足学习者对于教育的多样性需求,因而智慧课堂应运而生。本研究通过运用Citespace软件对来自CNKI 数据库有关“智慧 课堂”的核心文献进行多维度可视化分析,由分析可知,目前对于“智慧课堂”的研究存在概念界定不明以及有关智慧型教师的 研究缺乏等问题。     

探讨基于CSSCI(2004-2014)的移动学习热点

以CSSCI(中国社会科学引文索引数据库)中2004-2014年数据作为统计源,运用科学知识图谱工具CitespaceⅢ和内容分析法对这期间有关移动学习的研究热点进行分析.     

基于主题图的公安案件信息资源知识体系研究

文章探讨了将主题图技术应用于公安案件的信息资源组织。通过对主题图技术的概念和理论的介绍,建立了公安案件主题图概念体系。结合实际的公安案件,分析了公安案件中主题及主题间的关联。运用OKS知识开发组件工具进行了具体的构建,最终达到了用Omnigator实现基于语义的主题图浏览,Vizigator实现主题图可视化。     

复杂网络拓扑可视化方案设计与实现

针对复杂网络拓扑采用传统网络拓扑可视化方式呈现会导致网络结构信息难以观察的问题,文中在提出一种基于节点和边关键性的网络拓扑压缩算法—NECB算法以及改进的FDA算法—FR算法的基础上,利用复杂网络拓扑可视化软件NetworkX设计并实现了一种复杂网络拓扑可视化方案。呈现结果表明NECB算法能在有效压缩网络拓扑规模的同时保存原始网络的主要信息,该方案能有效展现复杂网络拓扑的结构信息,为分析复杂网络提供支持。     

Visualization for Knowledge Graph Based on Education Data

Knowledge graph, also known as scienti c knowledge graph, can reveal the dynamic development rules in complex knowledge elds. How to clearly present the internal structure of knowledge graph is particularly important, however, the current visualization research based on knowledge graph is rare. In this paper, varieties of data related to education are mined from massive web data, and are fused together. Then knowledge graph which is centered on educational events is constructed utilizing extracted named entities and entity relations. We construct a visual analysis platform for education knowledge graph, EduVis, which can support users to do associated analysis of education, and enable users to obtain the public opinions. In EduVis, we design and implement a) a word cloud treemap to provide an overview of education knowledge graph, b) a layout of events relation network graph based on topological structure and timeline to explore in details, c) a click tracking path to record the history of users'' clicks and help users to backtrack. The case studies show that the aforementioned visual analysis methods for our knowledge graph can meet users'' demands for data analysis tasks.     

Knowledge Discovery Through Self-Organizing Maps: Data Visualization and Query Processing

In data mining, the usefulness of a data pattern depends on the user of the database and does not solely depend on the statistical strength of the pattern. Based on the premise that heuristic search in combinatorial spaces built on computer and human cognitive theories is useful for effective knowledge discovery, this study investigates how the use of self-organizing maps as a tool of data visualization in data mining plays a significant role in human–computer interactive knowledge discovery. This article presents the conceptual foundations of the integration of data visualization and query processing for knowledge discovery, and proposes a set of query functions for the validation of self-organizing maps in data mining. Received 1 November 1999 / Revised 2 March 2000 / Accepted in revised form 20 October 2000     

基于复杂网络社区划分的网络拓扑结构可视化布局算法

许多真实的网络都可以用复杂网络的思想进行研究和解释,而社区结构是复杂网络的一个重要特征.为此,提出一种基于社区结构的网络布局算法.首先利用复杂网络社区发现算法对网络中的节点进行社区划分,并将一个社区抽象为一个节点,以社区间的关联为边构建新的网络;在此基础上,运用物理类比方法确定社区中心点的位置,并根据社区的规模确定社区的区域范围;最后运用条件择优的方式填充社区内部节点以完成网络拓扑的布局.仿真实验结果证明,该算法与传统的可视化布局算法相比,具有计算量更少、收敛速度快、结构清晰的特点,更具有实际应用的价值.     

Wiki网复杂网络特性分析

以Wiki网络百度百科为研究对象,采用实证研究方法,收集百度百科184 470条词条映射为复杂网络。通过计算该网络的节点度分布、平均距离、簇系数,得出以知识主题为节点的知识协作网络具有无标度和小世界特征。与现有复杂网络演化模型以及万维网、Internet、科研协作网的实证研究结果进行对比,初步揭示知识协作网络的演化规律。     

基于动态投影嵌入的多维异质网络可视化研究

异质网络是包含多种类型节点和边的复杂信息网络,因此异质网络的可视化通常涉及异质信息的有效处理与可视技术,传统的网络可视化技术对于异质网络可视化来说布局效果混乱、异质信息难以体现.为此提出一种基于动态投影嵌入的多维度异质网络可视化方法.该方法从异质网络的表示学习方法入手,提出动态投影嵌入模型来学习异质网络的节点表示,在此...     

一种基于混合核函数的SOM网络流量分类方法

由于传统的自组织映射SOM方法对高维、非线性的网络流量数据的分类性能效果不佳,本文引入核方法,提出一种基于混合核函数的SOM(MIX-KSOM)网络流量分类方法。该方法结合了全局性和局部性核函数的优点,采用径向基函数和多项式函数线性组合构成的混合核函数代替内积作为距离度量,使输入空间中复杂的流量样本在特征空间得以简化。实验结果表明,采用MIX-KSOM方法能较好地对网络流量进行分类,较传统的SOM、采用单一核函数的SOM(KSOM)分类方法性能更好,分类准确率也高于NB方法。