作為一種普遍存在的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)總是被用來編碼許多應(yīng)用領(lǐng)域中實(shí)體之間的關(guān)系,如社會學(xué)中人與人之間的社會關(guān)系、生物學(xué)中蛋白質(zhì)之間的相互作用以及金融公司之間的交易等。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的收集和存儲能力日益提高,對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入而細(xì)致的分析,能夠有效了解和探索人類行為模式。然而,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的規(guī)模日益龐大、結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,為大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的研究帶來了一定的困難,尤其是在網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘與可視分析等領(lǐng)域。例如,圖挖掘算法通常具有很高的計(jì)算復(fù)雜度,圖可視化方法也固有地受到所用算法的復(fù)雜性、屏幕空間、視覺雜波以及讀取數(shù)據(jù)時(shí)人類感知能力的限制。因此,通過對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量簡化表達(dá)來提高大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)認(rèn)知水平與分析能力的需求,變得尤為迫切。圖采樣技術(shù)是一種高效的數(shù)據(jù)約簡方法,被廣泛應(yīng)用于簡化各種大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。但是,現(xiàn)有的圖采樣策略大多都是在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)空間中進(jìn)行,不僅采樣過程具有較高的計(jì)算復(fù)雜度,其采樣結(jié)果也具有較強(qiáng)的不確定性。而傳統(tǒng)的采樣結(jié)果評估通常是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征,如度分布、聚集系數(shù)等進(jìn)行評價(jià),難以直觀而快速地觀察網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其隱含語義關(guān)聯(lián)的變化。可以看出,傳統(tǒng)的圖采樣策略及...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1GraRep算法示意圖

?綬治鮒校?帕τ諮芯咳綰魏俠淼乇硎就?韁械奶卣饜畔ⅲ℅oyal等，2017）。有關(guān)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的論文層出不窮，為本文的研究提供了豐富的基礎(chǔ)（涂存超等，2017）。較早的用于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的算法多是通過構(gòu)建關(guān)系矩陣計(jì)算矩陣的特征向量。例如，GraRep算法（Cao等，2015）通過S....

圖2-2采樣算

8Sample，RES）將隨機(jī)選取網(wǎng)絡(luò)中的邊，對于選到的邊等概率地選擇其所連的節(jié)點(diǎn)或把兩個(gè)節(jié)點(diǎn)全都加入樣本集（Yoon等，2015），采樣結(jié)果如圖2-2（c）所示。但是其采樣結(jié)果往往會頻繁選擇高階節(jié)點(diǎn)，不能反映原始圖的結(jié)構(gòu)。因此，隨機(jī)節(jié)點(diǎn)-邊采樣（RandomNode-Edge，....

圖2-3基于圖布局的網(wǎng)絡(luò)可視化

ò?ǎ翰季趾途劾唷?一個(gè)良好的圖布局，可以在有限的空間內(nèi)有效的展示圖數(shù)據(jù)的分布情況，幫助用戶快速感知圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息（Ma和Muelder，2013；Kwon等，2017）。然而，對于大型、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有效的布局很難創(chuàng)建。這是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化的一個(gè)重要組成部分。例如，Gansn....

圖2-4基于像素的標(biāo)量場示意圖

10進(jìn)一步，有學(xué)者針對動態(tài)圖進(jìn)行了布局設(shè)計(jì)（Daniel等，2011）。例如，Burch等（2011）為了解決大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)圖中邊的過度繪制問題，應(yīng)用了一種將邊轉(zhuǎn)換為基于像素的標(biāo)量場的展開方法，如圖2-4所示。Hu等（2012）則設(shè)計(jì)了基于具有節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定性的動態(tài)節(jié)點(diǎn)布局以保證良好的可讀....

本文編號：4026125