计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
2015年
8期
1460-1467
,共8页
吴渝%李藻旭%李红波%温磊
吳渝%李藻旭%李紅波%溫磊
오투%리조욱%리홍파%온뢰
数据可视化%社团结构%复杂网络%力导引算法
數據可視化%社糰結構%複雜網絡%力導引算法
수거가시화%사단결구%복잡망락%력도인산법
data visualization%community structure%complex networks%force-directed algorithm
由于传统的力导引布局方法大都无法展示复杂网络的社团结构,提出一种可有效展示复杂网络社团结构的布局算法——社团引力导引的布局算法.该算法在力导引布局算法的基础上对每个节点加入社团引力,并引入k-means算法,使同一社团的节点能够向社团的中心位置聚拢.不同于先网络聚类再可视化布局的传统做法,该算法不需要预先对节点分类,可以在布局的同时完成节点聚类.实验中使用模块度指标评估社团结构的强弱程度,结果表明,文中算法可以呈现明显的聚类效果,简单、易于实现,且收敛速度快.
由于傳統的力導引佈跼方法大都無法展示複雜網絡的社糰結構,提齣一種可有效展示複雜網絡社糰結構的佈跼算法——社糰引力導引的佈跼算法.該算法在力導引佈跼算法的基礎上對每箇節點加入社糰引力,併引入k-means算法,使同一社糰的節點能夠嚮社糰的中心位置聚攏.不同于先網絡聚類再可視化佈跼的傳統做法,該算法不需要預先對節點分類,可以在佈跼的同時完成節點聚類.實驗中使用模塊度指標評估社糰結構的彊弱程度,結果錶明,文中算法可以呈現明顯的聚類效果,簡單、易于實現,且收斂速度快.
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