基于社團檢測的大型網(wǎng)絡(luò)可視化研究.pdf

1、近年來,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究受到了不同學科研究人員的廣泛關(guān)注,其發(fā)展極大的促進了人們對現(xiàn)實復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的理解。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究者普遍認為網(wǎng)絡(luò)中存在社團結(jié)構(gòu),即整個網(wǎng)絡(luò)是由若干個群或團構(gòu)成的,在同一個群內(nèi)節(jié)點之間的連接非常緊密,而各個群之間的連接卻比較稀疏。揭示網(wǎng)絡(luò)中的社團結(jié)構(gòu)對于了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及分析網(wǎng)絡(luò)特性具有極為重要的意義。目前,雖然復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化能以直觀的方式表達網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的關(guān)系且已日漸成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析必不可少的工具,但是對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團結(jié)構(gòu)的

2、可視化工具特別是針對層次化重疊社團結(jié)構(gòu)的可視化工具卻較少。
　　針對該問題,本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)出發(fā),對網(wǎng)絡(luò)中普遍存在的層次化重疊社團結(jié)構(gòu)進行了深入的研究,側(cè)重點在于基于社團檢測的大型網(wǎng)絡(luò)可視化方法。本文首先嘗試對現(xiàn)行國內(nèi)外常用的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化工具進行了總結(jié)。其次,本文探討了網(wǎng)絡(luò)社團的層次性及重疊性,針對真實網(wǎng)絡(luò)的社團結(jié)構(gòu)一般同時具有層次性及重疊性的事實,本文嘗試將社團的層次性及重疊性同時進行研究并提出了一種適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)的快

3、速層次化重疊社團檢測算法。最后,基于對社團結(jié)構(gòu)及現(xiàn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化工具的深入了解,本文在基于社團檢測算法的基礎(chǔ)上,提出了一種層次化社團劃分與騎墻節(jié)點顯示的可視化方法,并用Java開發(fā)出了一套應(yīng)用于大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視化平臺Visualization based on Community Detection(VCD)。
　　本論文所作的主要貢獻如下:
　　1.對比分析了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化領(lǐng)域比較有代表性的工具,鑒于目前學術(shù)界并沒有對

4、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化給出一個統(tǒng)一的標準,本文引進了CIShell框架,并對網(wǎng)絡(luò)可視化工具的使用及開發(fā)進行了總結(jié);
　　2.提出了一種適用于稀疏網(wǎng)絡(luò)的快速層次化重疊社團檢測算法,該算法循環(huán)的把網(wǎng)絡(luò)中連接較為緊密的節(jié)點進行合并,聚集向上直至得到最優(yōu)的模塊度并將原始網(wǎng)絡(luò)劃分為若干具有層次性的社團。與一般的層次化社團檢測算法不同,該算法在每一次迭代過程中允許節(jié)點歸屬于一個或多個社團以此發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)的重疊社團結(jié)構(gòu);
　　3.提出了一種層次化社團

5、劃分與騎墻節(jié)點顯示的可視化方法,該方法在使用基于模塊度指標優(yōu)化的社團劃分算法檢測層次化重疊社團結(jié)構(gòu)的同時,通過節(jié)點及連邊的關(guān)系分別對網(wǎng)絡(luò)社團與騎墻節(jié)點進行抽象顯示,避免了大型網(wǎng)絡(luò)可視化研究中經(jīng)常面臨的節(jié)點與邊的重疊堆積問題;
　　4.本文的可視化平臺綜合采用了圓形布局與聚類布局,能模擬網(wǎng)絡(luò)層次化社團結(jié)構(gòu)及騎墻節(jié)點結(jié)構(gòu)的動態(tài)演化,并將移動平臺上使用甚廣的Cover Flow技術(shù)應(yīng)用于可視化中,提供用戶不同的可視化效果,其中,基于層次