复杂数据可视化的研究与应用

发布时间：2017-03-30 17:05

  本文关键词：复杂数据可视化的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着通信技术以及移动网络的发展,通信所产生的数据量大幅上升,通信相关的复杂数据中往往包含大量的信息,这些信息反映了实际社会的人际关系特征以及消息流动规律,根据这些特征和规律,可以进行很多例如产品推荐以及社会安全监视的工作。但是,通信网络的用户众多,消息的产生速度非常快,这就需要专业的数据分析处理工具进行相关数据的处理分析。本文针对这一实际问题进行了系统化的研究和工程实践探索,具体工作如下:1.探索多维度复杂通讯数据的可视化。为了对复杂数据进行分析处理,将数据进行可视化,主要的可视化方法是无向图,将通讯数据中的参与者抽取为节点,将数据中的关系抽取为连线,最后将整个数据集可视化为一个无向图代表的数据关系网络。2.提出基于多网融合的网络通联关系扩展算法以及基于命名实体发现的网络通联关系扩展算法。网络的通联关系代表了网络的连通性,在连通性较好的网络中,图的连通度高,节点与节点之间的通路数量多,对网络中消息流动以及基于网络消息流向的预测和推荐工作越准确。基于多网络融合的网络通联关系扩展使用多个网络,分析网络间映射,对网络的连通性进行扩展,基于命名实体识别的网络通联关系扩展从单个网络中提取出可以扩展网络的命名实体,将命名实体与网络的关系信息加入,扩展网络连通性。3.提出基于地理位置聚类的快速社团发现算法。网络的社团特点是社团中的节点连线较密而社团间的连线较稀疏,传统的社团发现算法按照网络节点的关系信息进行社团划分,这样的社团发现算法丢失了网络中节点的线下重要信息—地理位置。基于地理位置聚类的快速社团发现算法在原有的社团发现算法的基础上,提前进行网络的地理位置分析,既可以加快社团发现算法的收敛速度,也可以加入地理位置对社团分布的影响。4.设计和实现了一套复杂数据可视化分析系统。该系统首先对数据库中的数据进行数据缩减,过滤出用户感兴趣的数据,然后将数据从多个角度进行可视化,使用上述算法对网络结构进行分析,从可视化的结果中计算网络参与者的影响力,基于影响力计算结果进行宣传广告工作。
【关键词】：可视化 关系网络 复杂数据
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.1.1 选题的意义11-12
• 1.1.2 复杂数据分析的意义12-13
• 1.1.3 数据可视化技术的前景13
• 1.2 研究现状及分析13-15
• 1.2.1 数据可视化研究现状13-14
• 1.2.2 知识发现研究现状14-15
• 1.2.3 基于复杂数据可视化分析15
• 1.3 本文主要工作15-16
• 1.4 论文组织结构16-17
• 第二章 复杂数据分析与关系网络图基础17-24
• 2.1 数据可视化17-19
• 2.2 复杂数据知识发现与数据挖掘19-20
• 2.3 图数据与前端框架20-21
• 2.4 复杂数据与关系网络可视化分析21-22
• 2.5 基于复杂数据可视化的社交网络影响力分析22-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第三章 可视化网络通联关系扩展算法24-37
• 3.1 引言24
• 3.2 可视化网络通联关系分析24-26
• 3.2.1 网络通联关系定义24-25
• 3.2.2 基于通信网络的通联关系分析25-26
• 3.3 基于多网络融合的网络通联关系扩展算法26-29
• 3.4 基于命名实体识别的网络通联关系扩展算法29-31
• 3.5 网络通联关系扩展可视化测试31-34
• 3.5.1 命名实体发现算法测试31-32
• 3.5.2 基于多网络融合的网络通联关系扩展测试32-33
• 3.5.3 基于命名实体识别的网络通联关系扩展测试33-34
• 3.6 基于通联关系扩展网络的网络影响力分析34-36
• 3.7 本章小结36-37
• 第四章 基于地理位置聚类的可视化网络快速社团发现算法37-46
• 4.1 引言37
• 4.2 社团发现算法37-39
• 4.2.1 复杂网络中的社团定义37-38
• 4.2.2 传统社团发现算法38-39
• 4.3 基于地理位置的快速社团发现算法39-42
• 4.3.1 通信网络中的社团与地理位置聚集性39-40
• 4.3.2 基于地理位置聚类的快速社团发现40-42
• 4.4 基于地理位置聚类的快速社团发现算法测试42-45
• 4.5 社团结构与用户影响力45
• 4.6 本章小结45-46
• 第五章 复杂数据可视化系统设计与实现46-94
• 5.1 项目背景与需求分析46-48
• 5.1.1 项目背景46
• 5.1.2 功能需求46-47
• 5.1.3 性能需求47-48
• 5.2 复杂数据可视化系统设计48-51
• 5.2.1 系统流程设计48-50
• 5.2.2 系统功能设计50-51
• 5.3 系统软硬件架构51-53
• 5.3.1 硬件结构51-52
• 5.3.2 软件配置52-53
• 5.4 数据集管理模块详细设计与实现53-59
• 5.4.1 功能概述与详细设计53-54
• 5.4.2 数据过滤与数据集控制交互54-55
• 5.4.3 数据集后台管理的实现55-59
• 5.5 复杂数据网络图管理详细设计与实现59-73
• 5.5.1 功能概述与详细设计59-61
• 5.5.2 关系网络生成及展示功能的实现61-68
• 5.5.3 网络通联关系扩展功能实现68-72
• 5.5.4 网络图算法72-73
• 5.6 地理位置信息管理详细设计与实现73-79
• 5.6.1 功能概述与详细设计73-75
• 5.6.2 关系网络的地理位置信息展示75-77
• 5.6.3 关系网络地理位置特征分析77-78
• 5.6.4 基本地理位置统计信息的展示78-79
• 5.7 数据语义可视化分析与展示详细设计与实现79-84
• 5.7.1 功能概述与详细设计79-80
• 5.7.2 复杂数据中关键词展示80-82
• 5.7.3 基于命名实体识别的网络通联关系扩展82-84
• 5.8 基于复杂数据可视化系统的节点影响力分析84-85
• 5.9 系统测试85-93
• 5.9.1 功能测试85-92
• 5.9.2 性能测试92-93
• 5.9.3 测试结果分析93
• 5.10本章小结93-94
• 第六章 总结与展望94-96
• 6.1 论文工作总结94-95
• 6.2 后续工作展望95-96
• 致谢96-97
• 参考文献97-99

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本文编号：277607