[发明专利]一种图中集关系的视觉分析方法

说明书

本发明公开了一种图中集关系的视觉分析方法，首先获取网络中结点信息，包括其相关性，然后根据其相关性确定结点在平面上的位置。随后，基于结点位置产生一颗包含所有集合中结点的项所构成的生成树，并对生成树进行分段。最后，在分段的基础上，根据集合中包含项的情况进行连接线的绘制。在可视化界面中，使用者可与界面进行互动，从而更好的获取所需信息。

技术领域

本发明涉及的是一种探索图中集关系的可视化系统，该系统旨在揭示不同的集关系并进行可视化表示。在理论研究的基础上，还将此系统应用于一个样本数据集以进行观察。

背景技术

当今，集关系出现在各种各样的数据分析当中。许多应用的数据表示都可以归结为一张充满结点的图，而图中的每个结点都带有各自的额外属性。例如，一个社交网络中的好友关系可以描述为一张图，图中的每个结点可以表示为一个用户，而结点可以拥有各自的独特信息，包括该用户感兴趣的音乐、电影、电视节目等等。通过某种方法揭露网络中的集关系，可以帮助人们更好的分析某个人在一个社群中的作用。

本研究受到了各类风靡世界的网络应用，例如Facebook，微博等的推动。我们希望探寻这样一些问题，例如：研究集关系与社交网络中拓扑距离的相关性；从事物团簇的角度来观察集合分布及其重合性。当前存在的集关系可视化方法主要分为两类：1.利用空间位置来解释每一项目的重要特性，在这种方法中集合位置被描绘在闭合等高线之上。2.强调集合关系，例如超集、子集关系以及集合重合，或者其他的集合语义关系。在集合可视化以及图的视觉分析领域，前人已经做了众多努力：

Collins等人提出了Bubble Sets方法。在他们的实现中，属于同一个集合的项会被气泡(Bubble)形状的图形所连接。对于揭示具有类似地图那样固定布局的项之间的集关系来说，Bubble Sets方法十分有效。与Bubble Sets方法类似，对于属于同一集合的项，Line Sets方法采用光滑线进行连接，而这些项同样具有固定的布局。还有一些集合可视化方法，它们并不要求项具有固定布局。这些项根据其空间属性被分为组，由此，集与集之间的关系将会更加可以辨别。Simonetto以及Stapleton等人实现了一种全自动方法来生成描述集合重叠的类似Euler图的可视化效果。Riche和Dwyer使得Euler图可以更易于绘制。此外，集合可以被解释为超图中的超边。在超图中，项将作为顶点，而每一条超边都可以有多个顶点。研究人员研究了众多可以被应用于绘制超图的方法，其中包括Planar，path-based以及cactus support。

在图的视觉分析方向，众多研究关注于图结构拓扑的描述。这些描述主要通过邻接矩阵，节点连接图，或则两者的组合完成。研究的努力方向更多在于异构图(包括多种结点与关系类型的图)以及结点带有属性的图的可视化上。在真实的应用中，每个人都可能有一系列相关联的项。例如在一个学术合作网络中，每个研究人员都对于不同课题具有兴趣，而在社交网络中，每个人都对不同的音乐、电影有兴趣。在对于这些网络的研究中，我们希望得知其中的同质性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题就是提供了一种图中集关系的视觉分析方法，在可视化界面中，使用者可与界面进行互动，从而更好的获取所需信息。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种图中集关系的视觉分析方法，包括如下步骤：

第一步，结点布局，

程序的初始输入为包含所有项的集合，每一项作为一个结点，同时读入的还有项之间相似性，在相似性数据上采用MDS方法，从而转换得到在平面上各点的坐标；

第二步，建立连接，

基于第一步得到的初始结点布局，视觉连线将会在其上进行绘制。

优选的，完成连线的绘制主要分两个阶段：

第一阶段，对于所有集合求并，即∪i∈{1,...,m}Si,对其中的所有项产生一颗生成树；