基于PageRank的网络布局算法

• 作者: 吴亚东 廖竞 李冉 王松 陈华容
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 大规模网络 PageRank 中心性 网络布局 异构并行计算
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 250-257
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.02.052

摘要

基于力导向模型的网络布局算法由于其布局结果直观并且便于分析,所以在网络可视化中占有举足轻重的地位;但是当前的网络布局算法在面对大规模网络数据的时候通常不容易在较短时间内获取一个高质量的布局结果;文中提出了一个基于PageRank的力导向模型的算法;该算法引入了PageRank来完善节点的重力和斥力计算以改善布局质量;并且引入节点中心性来预估初始布局中节点的位置;同时,又提出了基于PageRank的自适应步长用来平衡布局的效率和质量;最后为了有效地减少布局算法在面对大规模网络数据时的计算时间,文中设计了一个基于CUDA的灵活的CPU+GPU异构并行计算框架;通过对不同类型和不同规模的网络数据集的实验,该算法能够产出一个符合美学标准的高质量布局,并且在同样的硬件条件下,文中所提出的优化方案相比于原始算法速度最大提高了58倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王松	西南科技大学计算机科学与技术学院	26	124	5.0	10.0
2	吴亚东	西南科技大学计算机科学与技术学院	89	530	11.0	19.0
3	廖竞	西南科技大学计算机科学与技术学院	9	64	3.0	8.0
4	陈华容	西南科技大学计算机科学与技术学院	8	36	2.0	6.0
5	李冉	西南科技大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0