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基于粒子群优化算法的社交网络可视化
  • ISSN号:1008-973X
  • 期刊名称:《浙江大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学CAD&CG;国家重点实验室,浙江杭州310058
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60873122,60903133)
中文摘要:

为了使用户快捷、清晰地发现及研究微博用户之间的关系,提出基于粒子群优化(PSO)算法的微博数据可视化方法.根据用户在微博中的影响力将用户分为n层,以此来表示用户在网络中对信息的传播影响力的等级.基于数据的关联关系对数据进行子群划分;基于粒子群优化算法,设计目标函数,使粒子群优化算法适应社交网络的布局要求.为了进一步增强可视化效果,降低视觉复杂度,采用曲线代替直线,应用传输函数设置不透明度以及交互的可视化技术.实验结果表明,该方法可以形成清晰的可视化结果,以便更好地分析微博用户之间的关系.

英文摘要:

A visualization method based on particle swarm optimization (PSO) for microblogging data was proposed in order to assist users to reveal and analyze the relationship among microblogging users more clearly and quickly. According to their influence, users were divided into n layers in order to represent how much the user can influence the dissemination of information in the network. Users were divided into sub- groups based on their focus relationship; the objective function was designed based on the PSO algorithm in order to meet the layout requirements of social networks. Straight lines were replaced with curve lines in order to further enhance the visualization results and reduce the visual complexity. Transfer function and interaction techniques were employed. Experimental results showed that the proposed method formed a clear visual result and provided a better analysis of relationship among the rnicroblogging users.

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期刊信息
  • 《浙江大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:岑可法
  • 地址:杭州市浙大路38号
  • 邮编:310027
  • 邮箱:xbgkb@zju.edu.cn
  • 电话:0571-87952273
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-973X
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1245/T
  • 邮发代号:32-40
  • 获奖情况:
  • 2000年获浙江省科技期刊质量评比二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21198