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基于启发式社区探测的网络可视分析方法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 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:装备学院复杂电子系统仿真实验室,北京101416
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61103081).
中文摘要:

针对网络规模的不断增大和复杂度的提高带来的网络认知和理解困难,提出一种基于启发式社区探测的网络可视分析方法。该方法首先建立网络模型获得网络各独立分支,然后从网络社区探测出发,利用启发式算法获取网络社区划分,随后在社区划分的基础上利用力引导方法对网络节点进行布局,实现网络结构的可视化展示。同时在网络分析手段上对网络拓扑图采用了放大镜隐喻,提供对网络结构宏观信息和局部细节的同时展现,以增强交互式细节查询,实现焦点上下文的展示。实验结果表明,研究对于挖掘网络特征结构、增强网络结构认知和理解有重要作用。

英文摘要:

To solve the problems of network awareness and understanding caused by rapid increasing of network size and complexity, this article established a network model to obtain independent components of the network. Started from network community detection, a heuristic algorithm was adopted to achieve community division. Network nodes were arranged by force directed method to visualize the network structure. Meanwhile magnifying metaphor method was used to enhance interactively inquiring details to achieve focus-context display. Experimental results showed that this research contributes to network structure characteristics mining and analyzing and network understanding and situation awareness.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679