本發(fā)明涉及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化，尤其涉及一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢暬夹g(shù)能夠以圖形圖像的方式清晰展現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接情況，幫助人們?cè)u(píng)估、預(yù)測(cè)和分析節(jié)點(diǎn)與鏈路的信息，有效認(rèn)識(shí)和理解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部特征和結(jié)構(gòu)。力導(dǎo)引算法作為目前最常用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢暬夹g(shù)，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、易于理解，適用于大多數(shù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的可視化，具有廣泛的應(yīng)用背景。該算法可以動(dòng)態(tài)展現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)從開(kāi)始布局到最終收斂至穩(wěn)定的過(guò)程，最終布局結(jié)果比較符合人們的美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，易于人們理解與分析。但是隨著科技的進(jìn)步與社會(huì)的發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)逐漸向多層化、復(fù)雜化發(fā)展，規(guī)模也不斷擴(kuò)大，如何在狹小的屏幕范圍內(nèi)合理地展現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的宏觀整體結(jié)構(gòu)與局部細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)為基于力導(dǎo)引算法的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢暬瘞?lái)了巨大的挑戰(zhàn)。

2、大多數(shù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)都具有多層特征，其可視化方法一般基于單層網(wǎng)絡(luò)可視化方法和技術(shù)來(lái)解決新問(wèn)題，即將多個(gè)不同層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)聚合到同一層面，形成一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)，之后通過(guò)單層網(wǎng)絡(luò)布局算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)布局，這種方法雖然易于實(shí)現(xiàn)，但忽略了節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性與邊的多元性，不能完全展示網(wǎng)絡(luò)的層次信息。因此大部分學(xué)者將其與聚類算法結(jié)合，通過(guò)將不同層級(jí)的節(jié)點(diǎn)依次聚類，根據(jù)顯示層級(jí)展示網(wǎng)絡(luò)多層結(jié)構(gòu)。

3、但是，多層特征只是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征之一，其另外一個(gè)重要的結(jié)構(gòu)特征是社團(tuán)特征。而當(dāng)前大部分可視化方法的研究幾乎都僅聚焦于體現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)特征，忽略了其社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的展示。對(duì)于兼具多層化特征與社團(tuán)化特征的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，父節(jié)點(diǎn)與父節(jié)點(diǎn)、父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)、子節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系都需要被呈現(xiàn)出來(lái)，只展示網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)而忽略其社團(tuán)特征并不能完全展現(xiàn)其結(jié)構(gòu)特性。相比于其他算法，將力導(dǎo)引算法應(yīng)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可視化，實(shí)現(xiàn)過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)便，其布局結(jié)果較為美觀、簡(jiǎn)潔，并已有較多研究成果可供參考與借鑒。

4、因此，亟需提出一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法，以解決在狹小的屏幕范圍內(nèi)合理地展現(xiàn)具有多層化特征與社團(tuán)化特征的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的宏觀整體結(jié)構(gòu)與局部細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問(wèn)題，本公開(kāi)提供一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，以解決相關(guān)技術(shù)中在狹小的屏幕范圍內(nèi)合理地展現(xiàn)具有多層化特征與社團(tuán)化特征的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的宏觀整體結(jié)構(gòu)與局部細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)的技術(shù)問(wèn)題。

2、本說(shuō)明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法，通過(guò)可變力導(dǎo)引算法對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行布局，形成具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)；

3、對(duì)所述多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)通過(guò)層次聚類算法建立網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型；

4、基于d3增加多種交互式操作，通過(guò)所述多種交互操作觀察網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型的不同層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

5、優(yōu)選地，所述通過(guò)可變力導(dǎo)引算法對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行布局，形成具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)，具體包括以下步驟：

6、定義二元組表示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；

7、通過(guò)對(duì)fr算法中引入barnes-hut算法改進(jìn)斥力，關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)之間的合力和增加中心力計(jì)算節(jié)點(diǎn)的合力，更新復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)位置；

8、根據(jù)當(dāng)前迭代次數(shù)計(jì)算系統(tǒng)溫度，若溫度達(dá)到閾值，輸出所有的節(jié)點(diǎn)位置，形成具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)。

9、優(yōu)選地，所述通過(guò)對(duì)fr算法中引入barnes-hut算法改進(jìn)斥力，具體包括以下步驟：

10、建立節(jié)點(diǎn)四叉樹(shù)；

11、按照面積從節(jié)點(diǎn)四叉樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)由下至上依次計(jì)算每個(gè)包含節(jié)點(diǎn)的子區(qū)域的質(zhì)心位置，將只包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)的子區(qū)域的質(zhì)心位置作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)；

12、從節(jié)點(diǎn)四叉樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)由上至下遍歷樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)，并計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的斥力。

13、優(yōu)選地，所述計(jì)算關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)之間的合力，具體包括以下步驟：

14、根據(jù)兩個(gè)相互連接的節(jié)點(diǎn)是否處于同一個(gè)子樹(shù)內(nèi)對(duì)原始引力公式進(jìn)行改進(jìn)。

15、優(yōu)選地，所述對(duì)所述多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)通過(guò)層次聚類算法建立網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型，具體包括以下步驟：

16、對(duì)所述多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)建立具有嵌套結(jié)構(gòu)的層次樹(shù)，定義層級(jí)結(jié)構(gòu)的參數(shù)；

17、從最底層葉子節(jié)點(diǎn)開(kāi)始聚類，建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型。

18、本說(shuō)明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化裝置，包括網(wǎng)絡(luò)布局模塊、模型建立模塊和交互模塊；

19、所述網(wǎng)絡(luò)布局模塊，用于通過(guò)可變力導(dǎo)引算法對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行布局，形成具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)；

20、所述模型建立模塊，用于對(duì)所述多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)通過(guò)層次聚類算法建立網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型；

21、所述交互模塊，用于基于d3增加多種交互式操作，通過(guò)所述多種交互操作觀察網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型的不同層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

22、優(yōu)選地，所述網(wǎng)絡(luò)布局模塊包括定義單元、位置更新單元和迭代單元：

23、所述定義單元，用于定義二元組表示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；

24、所述位置更新單元，用于通過(guò)對(duì)fr算法中引入barnes-hut算法改進(jìn)斥力，關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)之間的合力和增加中心力計(jì)算節(jié)點(diǎn)的合力，更新復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)位置；

25、所述迭代單元，用于根據(jù)當(dāng)前迭代次數(shù)計(jì)算系統(tǒng)溫度，若溫度達(dá)到閾值，輸出所有的節(jié)點(diǎn)位置，形成具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)。

26、優(yōu)選地，所述位置更新單元，具體配置為：

27、建立節(jié)點(diǎn)四叉樹(shù)；

28、按照面積從節(jié)點(diǎn)四叉樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)由下至上依次計(jì)算每個(gè)包含節(jié)點(diǎn)的子區(qū)域的質(zhì)心位置，將只包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)的子區(qū)域的質(zhì)心位置作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)；

29、從節(jié)點(diǎn)四叉樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)由上至下遍歷樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)，并計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的斥力。

30、本說(shuō)明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法。

31、本說(shuō)明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法的步驟。

32、本公開(kāi)提供的一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)可視化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，優(yōu)點(diǎn)在于，通過(guò)可變力導(dǎo)引算法對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行布局，形成具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征的多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)，有助于清晰展現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)在的社團(tuán)劃分情況，讓使用者可以直觀地分辨出不同社團(tuán)模塊及其相互關(guān)系，為后續(xù)深入分析網(wǎng)絡(luò)的組織規(guī)律、信息流動(dòng)特點(diǎn)等提供良好的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)；對(duì)所述多力導(dǎo)引布局的網(wǎng)絡(luò)通過(guò)層次聚類算法建立網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型，能夠按照不同的細(xì)節(jié)程度對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分層抽象，有助于更有條理地理解網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性；基于d3增加多種交互式操作，通過(guò)所述多種交互操作觀察網(wǎng)絡(luò)多細(xì)節(jié)層級(jí)模型的不同層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，極大地提高了對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行探索和分析的靈活性與便捷性，方便從多角度、多細(xì)節(jié)層次去挖掘網(wǎng)絡(luò)的特性和潛在規(guī)律，能夠讓研究人員、網(wǎng)絡(luò)分析師等相關(guān)人員更高效、更深入地對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化分析，無(wú)論是了解網(wǎng)絡(luò)的全局架構(gòu)、局部特征，還是追蹤網(wǎng)絡(luò)中各元素之間的關(guān)聯(lián)變化等，都能更得心應(yīng)手，進(jìn)而輔助做出更準(zhǔn)確的決策、發(fā)現(xiàn)更多有價(jià)值的信息等。