[发明专利]图数据聚类分层布局算法

说明书

本发明提供了一种图数据聚类分层布局算法，通过获取节点数据及配置项，对节点进行聚类分组，动态计算节点坐标，最终返回聚类分层后的节点数据二维矩阵，并通过图数据可视化引擎将获得的二维矩阵渲染至画布，获得可视化界面。相较于现有的图布局算法，本发明为图可视化引擎提供一种新的布局算法，用于解决聚类分层场景可视化的布局问题，本发明提供的布局算法是一个通用算法，可应用于任意一种图可视化引擎，并且本发明提供的布局算法可拓展性较强，用户可通过自定义配置实现不同的可视化效果。

技术领域

本发明涉及大数据可视化展示的技术领域，尤其涉及一种图数据聚类分层布局算法。

背景技术

随着大数据时代到来，社会对于海量数据的统计分析需求越来越多，对于数据可视化要求也越来越高。传统的可视化统计是以图表形式展示数据分析的不同维度，比如折线图用于表达趋势，饼状图用于表达占比，桑基图用于表达流向等。随着数据种类繁多，数据关系错综复杂，图表展示方式已经不能准确表达数据分析维度。比如图数据，它是用点和边来表达数据之间的关系，更专注与对象之间的关联，广泛应用于知识图谱场景中。通过图数据可视化展示图数据之间的关系，快速挖掘数据背后的关联价值，已成为大数据分析系统中不可缺少的部分，也是提升业务价值的关键。为了将图数据更好的展示，图数据可视化也变得愈加重要，常见的图数据可视化引擎的核心概念包含图元素、图布局、交互与事件等，本发明主要涉及到图布局模块，是一种新的布局算法。

图布局通过布局算法计算每个图元素的坐标，是决定整个图数据可视化展示效果的关键。常见的图布局算法有力导布局算法、环形布局算法、辐射布局算法、栅格布局等等。在对数据聚类分析时，我们常常要对图数据进行聚类分层显示，即：将所有节点先进行聚类，然后把聚类后的节点数据分层且有序展示，目前常用的布局算法无法达到预期的展示效果。

发明内容

针对现有图布局算法实现的布局效果中，数据坐标位置随机零散的问题，本发明提供了一种对节点类型进行分类并通过计算得出节点坐标，利用图可视化引擎将节点有序的渲染到画布上，达到聚类分层的展示效果的图数据聚类分层布局算法。

本发明解决其技术问题所采用的方案是一种图数据聚类分层布局算法，包括以下步骤：

S1、获取节点数据及配置项；

S2、对节点进行聚类分组：根据每个节点的cluster属性和分组后的长度进行分组排序，得出分组排序后的二维矩阵nodesGroup；

S3、动态计算节点坐标：

1)根据节点分组情况及排序规则，计算节点所占画布容器的总宽width、总高height；

2)根据width和height，结合画布容器的中心点center的x、y坐标，计算出起始节点坐标beginX、beginY和起始分组的坐标groupBeginY；

3)遍历nodesGroup，根据beginX、beginY、groupBeginY、direction动态计算每个节点的坐标x、y；

S4、返回聚类分层后的节点数据二维矩阵。

其中为了方便布局可以自定义，步骤S1提供了6个配置项包括direction布局方向、biSep分层间距、rowSep同类型节点行间距、colSep同类型节点列间距、nodeSize节点大小和rowSize列限制个数。

进一步，步骤S4中通过图数据可视化引擎将获得的二维矩阵渲染至画布，获得可视化界面。

本发明的有益效果：

本发明旨在解决图数据聚类分层展示的问题，首先对节点类型进行分类，通过复杂的计算方法得出节点坐标，最终利用图可视化引擎将节点有序的渲染到画布上，达到聚类分层的展示效果。本发明同时提供配置项，用于设置图布局的排列方向、分层间距、节点间距等。