以节点为中心的关系边聚类与可视化算法

• 作者: 华一新 张亚军 张政 曾梦熊 杨振凯
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 边捆绑 方向聚类 力引导 视觉混乱 弯曲度控制 关联关系 关系可视化 全空间信息系统 地图载负量
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学理论与方法
• 页码范围: 1779-1788
• 页数: 10页
• 语种: 中文

摘要

对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律.以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势.针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法.首先使用方向聚类算法实现隶属于同一个节点的连边的聚类,本文提出的方向聚类方法速度约是K-means算法的13倍,约是DBSCAN算法的6倍,然后对各个连边实现控制点的内插,在此基础上使用FR模型使得控制点位移,并通过弯曲度控制防止“过度弯曲”情况的出现,最后调整边的透明度,使得可视化的结果突出显示边靠近端点处的部分.实验结果表明,本文NCEB算法的幅面载负量L和中点距离变化量△d的约为FDEB算法的二分之一,证明本文算法可以将捆绑位置从边的中间部位移动到节点端,不仅解决了传统边捆绑算法造成的二次视觉混乱问题,而且使得节点周围的连边分布趋势清晰可读,且视觉负载大大降低,有效减少了视觉误差和信息误判.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华一新	信息工程大学地理空间信息学院	67	407	8.0	17.0
2	张政	信息工程大学地理空间信息学院	9	19	3.0	4.0
3	张亚军		3	1	1.0	1.0
4	杨振凯	信息工程大学地理空间信息学院	8	11	2.0	3.0
5	曾梦熊	信息工程大学地理空间信息学院	2	0	0.0	0.0