[发明专利]一种基于力导引算法的图数据可视化布局优化方法

说明书

本发明涉及一种基于力导引算法的图数据可视化布局优化方法。该方法在力导引算法的循环迭代过程中增加以下处理步骤，以优化图数据可视化布局：在结点粘连的情况下，通过随机函数给出结点弹开的位置和结点弹开的方向，从而将粘连结点彼此分开一定的距离，使得结点粘连情况下的吸引力和排斥力能够计算。进一步地，本发明在力导引算法的位移计算中对参数delta值采用梯度设置，使得图数据可视化布局过程减少震荡并快速收敛。本发明能够解决基础力导引布局算法中存在的上述问题，在优化算法布局效果的同时，提升算法的布局效率。

技术领域

本发明属于信息理解与处理、大数据处理、多源数据关联分析、图数据可视化与可视化分析技术领域，具体涉及一种基于力导引算法的图数据可视化布局优化方法。

背景技术

大数据时代带给人们前所未有的海量信息，信息可视化(InformationVisualization)是一种能够直观传达抽象信息，并支持信息探索和验证假设的方法和技术，帮助人们更好地理解信息和进行思考。图(Graphs)是信息可视化中表现关系数据的重要方法之一。图方法在社会网络分析、序列分析、搜索服务等领域都有着重要的应用。

图方法能够快速呈现关系数据中的大量信息：结点和连线的视觉设计可以传达关于数据及数据间关系的信息，数据的全貌，以及发现数据之间的聚类性、分布情况等，相应的交互方法能够帮助用户对数据进行深入地挖掘。图数据的可视化就是将以图的结构存储的数据展示出来。这项技术辅助研究者挖掘数据中隐含的关系和隐藏的数据模式。

在图数据的可视化技术中，需要通过问题建模得到图结构，图的结构通常都是拓扑图，要将拓扑图可视化，它的核心就是图的布局算法。国际上，力导引布局算法应用最广，力导引布局算法的基本思想是将整个拓扑图看成一个物理系统，弧相连的结点之间存在引力，不相连的结点之间存在斥力，每次迭代计算结点所受到的合力，并根据合力移动结点，最终使整个系统达到一个能量的极小值。

力导引布局算法使系统达到能量的极小值时布局结束，布局结果很好的展示了结点之间的关系，弧相连的结点彼此靠近，不相连的结点彼此分离。该算法核心思想简洁易懂，布局美观实用，能够充分展现图的整体结构及其自同构特性，通用性强。该算法的缺点是当需要展示的图数据规模增大时，不能满足实时计算的性能要求，同时，算法布局效果的展示也不能满足观测需求，所以基于力导引算法的图数据可视化布局优化技术需要进一步研究。

分析现有力导引布局算法的整个流程，算法的性能瓶颈在于迭代循环的计算过程。力导引算法中，迭代循环的计算过程占到计算总量的百分之九十多，所以本发明希望减少迭代次数，加速收敛的过程。减少迭代次数在操作中主要体现在一次迭代中，结点要尽可能多的朝稳定状态移动，从而使得布局加速收敛。在现有力导引布局算法中，存在一个主要的问题就是在一次迭代中，结点没有朝稳定状态移动足够多的位移，从而导致布局过程要多很多轮迭代过程，使得算法的计算效率低下。这一问题在算法中具体体现在计算排斥力和吸引力的过程中对粘连结点的处理，以及计算位移的过程中对参数delta的设置方式。具体介绍如下：

计算排斥力和吸引力的过程中对粘连结点的处理。在力导引算法的布局过程中，随着结点规模的增大，迭代次数的增多，经常遇到结点粘连现象，结点粘连是指两个结点之间的距离为0。力导引算法针对结点粘连，选择不计算这两个粘连结点之间的排斥力和吸引力。具体原因为在排斥力的计算过程中，当d＝0时，d为两个结点之间的距离，因为计算结点间的排斥力时，d为除数，所以计算排斥力的公式无法进行计算，原算法选择在本次迭代中不计算这两个结点之间的排斥力。在吸引力的计算过程中，当d＝0时，因为计算吸引力弹开的方向时，d为除数，所以计算结点被弹开的方向没法进行计算，原算法选择在本次迭代中不计算这两个结点之间的吸引力。就使得在一次迭代中，结点没有朝着最终的稳定状态进行一次移动。