网络聚类及可视化在线平台

论文摘要

近几年关于网络科学的理论和应用研究的论文得到了大量的发表,网络研究吸引了越来越多的人的关注。在网络分析过程中,通过数据可视化的方式对网络进行展示和操作,能够直观地体现网络的结构,有助于研究人员更好地对网络信息进行挖掘。目前,网络分析工具大部分都是单机软件或者基于C/S结构的应用系统,随着Web应用的发展,基于浏览器的在线可视化技术因其跨平台性好、交互性强、方便部署等优点受到了人们的关注。本文设计并实现了一个网络聚类在线可视化平台。考虑到复杂网络一般规模偏大,为了更好地分析网络,需要通过聚类算法对网络进行压缩,经过聚类之后的网络结构较为简单,方便分析。基于这种策略,本文的主要研究内容如下:研究和测评了基于随机游走的Walktrap聚类算法;设计并实现了基于Walktrap算法的网络压缩可视化的简化策略;设计并实现了基于ECharts框架的网络聚类在线可视化平台。网络聚类在线可视化平台由网络输入模块、网络聚类模块以及可视化模块等功能模块组成。实现了聚类网络的可视化,以及社团下钻查看、网络聚类质量分析、距离查询、社团内部拓扑信息查询、网络过滤以及节点属性筛选等功能。其中网络聚类质量分析功能支持用户查看模块度和轮廓系数,距离查询功能允许用户查看节点和社团间距离,社团内部拓扑信息查询包括对社团内部节点数、社团直径以及社团核心节点的查询,网络过滤功能主要通过节点度数以及边权值对网络中的节点和边进行删除,而节点属性筛选功能允许用户根据节点属性对节点进行筛选查看。最后对该工具进行测试,验证了其有效性和实用性。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 网络科学发展综述

1.2.2 网络聚类研究现状

1.2.3 网络可视化算法现状

1.2.4 网络可视化工具现状

1.3 主要研究工作

2 相关理论和技术简介

2.1 网络常用拓扑指标

2.1.1 度

2.1.2 路径

2.2 网络聚类指标

2.2.1 社团间距离

2.2.2 聚类系数

2.2.3 聚类质量评估

2.3 网络聚类重要节点的研究

2.3.1 社团内重要节点挖掘方法

2.3.2 基于外连度的聚类重要节点研究

3 基于随机游走的Walktrap算法

3.1 基于随机游走的算法概述

3.2 Walktrap算法概述

3.3 Walktrap算法步长与网络规模相关性评测

3.3.1 实验数据

3.3.2 Walktrap步长与网络规模相关性测试

4 网络聚类可视化和交互操作的设计与实现

4.1 层次聚类可视化

4.1.1 基于层次聚类的网络可视化框架设计和性能测试

4.1.2 层次聚类实现效果

4.2 网络聚类可视化操作功能实现

4.2.1 网络聚类下钻可视化

4.2.2 网络拓扑信息统计

5 系统设计与实现

5.1 开发环境与技术

5.2 数据可视化流程

5.3 系统流程设计

5.3.1 网络输入模块

5.3.2 网络格式转换模块

5.3.3 网络聚类模块

5.3.4 聚类可视化模块

5.3.5 网络信息计算模块

5.3.6 Web前端页面

5.4 可视化交互操作模块

5.4.1 社团下钻界面

5.4.2 社团信息查询界面

5.4.3 距离查询界面

5.4.4 聚类分析界面

5.4.5 网络过滤界面

5.4.6 属性筛选界面

5.4.7 主题切换界面

5.5 系统测试

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

个人简介

导师简介

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 陈仲毅

导师: 曹佳

关键词: 网络科学,网络聚类,网络可视化

来源: 北京林业大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 北京林业大学

分类号: O157.5

DOI: 10.26949/d.cnki.gblyu.2019.001046

总页数: 55

文件大小: 4496K

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