基于Prefuse的社会网络可视化系统研究

发布时间：2017-12-18 00:29

  本文关键词：基于Prefuse的社会网络可视化系统研究

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【摘要】：研究发现,多数实际系统呈现复杂网络结构特征。如节点度的幂率分布,高集聚系数,边间的相称性或非相称性,社团结构与层次结构等。复杂网络结构的上述特征的发现极富挑战性并具有重要的应用价值。近年来,随着可视化、聚类分析等技术运用于复杂网络的结构特征的分析与研究,一个崭新的、令人感兴趣的热点研究分支也已成形。将数据信息或网络结构转为图形形式的可视化技术,因其直观、可视等特点而被视为信息与结构分析与挖掘的有效手段之一。结合聚类分析,可视化可方便研究人员更好地分析、观察和理解潜藏在其中的有价值的组成模式与结构特征。目前,具有网络可视化和聚类分析双重功能的商用化软件系统并不多见,因而,集成聚类分析功能的复杂网络可视化系统研究具有重要的实际意义和应用价值。基于Prefuse(开源可视化类库)的社会网络可视化,该系统研究的目标和任务就是开发一个平台独立、扩展容易、方便、易用、结构布局多样的、可以对半结构化数据进行可视化与分析的软件系统。本文阐述了该系统的需求分析模型、设计实现模型以及结果分析等。项目的主要研究内容和技术特点有以下几方面：(1)较详细地分析并定义了可视化系统的主要功能和性能需求,给出了系统的结构、主要算法及数据结构等的设计。(2)采用组件技术和面向对象的方法,运用Java语言、NetBeans IDE 8.0开发工具开发实现了系统的主体结构和功能；(3)系统支持对GML、XML以及自定义等多种图形输入数据格式文件的解析；(4)系统集成基于力导向布局、空间优化的树布局、射状的树布局、结点树布局、随机布局、网格布局等多种布局算法；(5)实现了网络节点间,基于曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离或明可夫斯基距离等的相似性度量算法,在上述算法的基础上,对得到的网络结点数据实现不同聚类算法的聚类操作,并将聚类结果可视化;(6)支持动态配置系统。如结点、边等的颜色和形状的设置等。实验结果的分析表明：系统实现了既定的基本功能和性能要求,实现了复杂网络的交互可视化,为系统的后续进一步开发研究奠定坚实基础。
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5;TP311.13

【参考文献】

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中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李冲;社会网络的可视化表示研究与应用[D];南京理工大学;2010年

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本文编号：1302175