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    重庆时时彩豪门骗局: 网络可视化处理方法及设备.pdf

    关 键 词:
    网络 可视化 处理 方法 设备
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    摘要
    申请专利号:

    CN201010136979.7

    申请日:

    2010.03.30

    公开号:

    CN102208989A

    公开日:

    2011.10.05

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):H04L 12/24申请公布日:20111005|||实质审查的生效IPC(主分类):H04L 12/24申请日:20100330|||公开
    IPC分类号: H04L12/24; G06F17/50; G06T3/00 主分类号: H04L12/24
    申请人: 国际商业机器公司
    发明人: 时磊; 王晨; 刘世霞; 英春
    地址: 美国纽约阿芒克
    优先权:
    专利代理机构: 北京市金杜律师事务所 11256 代理人: 吴立明
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201010136979.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2014.12.10|||2011.11.23|||2011.10.05

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种网络可视化处理方法及设备。该网络可视化处理方法包括:获取网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象中的分析节点与邻居节点的关系沿主信息维的变化。本发明提供的网络可视化处理方法及设备可以在单个视图中显示网络基于主信息维的动态变化,并提供较好的视图分辨率,便于用户对网络进行分析,减少了用户的理解开销。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种网络可视化处理方法,包括:
    获取所述网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及
    对所述分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示所述分析对象中的分析节点与邻居节点的关系沿所述主信息维的变化。

    2.  根据权利要求1所述的网络可视化处理方法,其中获取所述分析对象基于主信息维的拓扑数据的步骤包括:
    根据所述网络的静态拓扑,提取所述分析对象与主信息相关的静态拓扑数据;以及
    对多个所述静态拓扑数据进行合并,得到所述分析对象基于主信息维的拓扑数据。

    3.  根据权利要求2所述的网络可视化处理方法,其中对多个所述静态拓扑数据进行合并的步骤还包括:
    确定在所述静态拓扑中,与所述分析节点具有预定关系的邻居节点。

    4.  根据权利要求1所述的网络可视化处理方法,其中所述可视化处理包括:
    将所述分析对象中的分析节点显示为包括主信息的主信息维图形。

    5.  根据权利要求4所述的网络可视化处理方法,其中所述可视化处理还包括:
    将所述分析节点的邻居节点表示为邻居节点图形;以及
    将所述邻居节点图形连接到所述主信息维图形,其中所述邻居节点图形与所述主信息维图形的连接部分在所述主信息维图形上的位置表示所述分析节点与其邻居节点之间的关系的主信息。

    6.  根据权利要求5所述的网络可视化处理方法,其中所述可视化处理还包括:
    根据力导向算法布局所述邻居节点图形的位置。

    7.  根据权利要求4所述的网络可视化处理方法,其中所述可视化处理还包括:
    通过所述主信息维图形的图形设置显示所述分析节点与其邻居节点之间的关系的信息。

    8.  根据权利要求5所述的网络可视化处理方法,其中所述可视化处理还包括:
    通过连接所述邻居节点图形与所述主信息维图形的连接部分显示所述分析节点与其邻居节点之间的关系的特性。

    9.  根据权利要求1所述的网络可视化处理方法,还包括:
    接收用户的维度缩放指令;
    根据所述维度缩放指令来确定所述主信息维的长度;和
    根据所述维度缩放指令对所述主信息维的显示粒度进行缩放。

    10.  一种网络可视化处理设备,包括:
    数据获取???,用于获取所述网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及
    可视化处理???,用于对所述分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示所述分析对象中的分析节点与邻居节点的关系沿所述主信息维的变化。

    11.  根据权利要求10所述的网络可视化处理设备,其中所述数据获取??榘ǎ?BR>提取???,用于根据所述网络的静态拓扑,提取所述分析对象与主信息相关的静态拓扑数据;以及
    合并???,用于对多个所述静态拓扑数据进行合并,得到所述分析对象基于主信息维的拓扑数据。

    12.  根据权利要求11所述的网络可视化处理设备,其中所述合并??榛褂糜谌范ㄔ谒鼍蔡仄酥?,与所述分析节点具有预定关系的邻居节点。

    13.  根据权利要求10所述的网络可视化处理设备,其中所述可视化处理??榛褂糜诮龇治龆韵笾械姆治鼋诘阆允疚ㄖ餍畔⒌闹餍畔⑽夹?。

    14.  根据权利要求13所述的网络可视化处理设备,其中所述可视化处理??榛褂糜诮龇治鼋诘愕牧诰咏诘惚硎疚诰咏诘阃夹?,并将所述邻居节点图形连接到所述主信息维图形,其中所述邻居节点图形与所述主信息维图形的连接部分在所述主信息维图形上的位置表示所述分析节点与其邻居节点之间的关系的主信息。

    15.  根据权利要求14所述的网络可视化处理设备,其中所述可视化处理??榻徊接糜诟萘Φ枷蛩惴ú季炙隽诰咏诘阃夹蔚奈恢?。

    16.  根据权利要求13所述的网络可视化处理设备,其中所述可视化处理??榛褂糜谕ü鲋餍畔⑽夹蔚耐夹紊柚孟允舅龇治鼋诘阌肫淞诰咏诘阒涞墓叵档男畔?。

    17.  根据权利要求14所述的网络可视化处理设备,其中所述可视化处理??榛褂糜谕ü铀隽诰咏诘阃夹斡胨鲋餍畔⑽夹蔚牧硬糠窒允舅龇治鼋诘阌肫淞诰咏诘阒涞墓叵档奶匦?。

    18.  根据权利要求10所述的网络可视化处理设备,还包括:
    可视化分析???,用于接收用户的维度缩放指令;
    用于根据所述维度缩放指令来确定所述主信息维的长度的???;和
    用于根据所述维度缩放指令对所述主信息维的显示粒度进行缩放的???。

    说明书

    说明书网络可视化处理方法及设备
    技术领域
    本发明涉及计算机网络技术领域,更具体地涉及网络可视化处理方法及设备。
    背景技术
    动态网络可视化是在几种场景如信息网络、认知/社交网络和通信网络中进行时空分析的有效方法。除了显示出每个特定时间中的网络的静态关系之外,动态网络可视化也显示网络内实体和关系的显著时间演变。已知动态网络可视化的解决方法一般分为两类。一种是“绘制”网络,并将网络作为电影示出,平衡稳定性和时间演变网络图的美观而详细描述网络。图1示出了根据现有技术的一种动态网络可视化方法的示意图。但由于该方法通过仿真电影效果将演示功能最大化,而在向用户显示时,演示失去了时间维度的网络上下文,所以其很难作为分析方法来运行。即使网络电影允许用户在时间轴上暂停、回放和搬移,但是由于用户可能需要对于单个任务演示电影几次,所以维持分析的成本仍然太大。动态网络可视化的另一种方法通过小的多个显示来表示,图2示出了根据现有技术的另一种动态网络可视化方法的示意图,其将每个时间帧的网络图在同一个图片中并列显示以用于比较,该方法更适合用于分析。然而,在该方法中,分析仍然缺少自动化,查找时间和拓扑的构造由用户手动比较而发现。此处的可视化仅作为表现方法,其对于分析具有较少的附加价值。此外,多个显示将每个时间的网络图局限在小窗口内,为用户带来了更大的理解开销。
    因此,目前需要一种更加自动化且便于用户理解的网络可视化处理方案。
    发明内容
    有鉴于此,本发明公开了一种新的网络可视化处理方法及设备。
    根据本发明的一个方面,提供了一种网络可视化处理方法,该方法可以包括:获取网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象中的分析节点与邻居节点的关系沿主信息维的变化。
    根据本发明的另一方面,提供了一种网络可视化处理设备,该设备可以包括:数据获取???,用于获取网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及,可视化处理???,用于对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象中的分析节点与邻居节点的关系沿主信息维的变化。
    本发明提供的网络可视化处理方法及设备可以在单个视图中显示网络基于主信息维的动态变化,并提供较好的视图分辨率,便于用户对网络进行分析,减少了用户的理解开销。
    附图说明
    通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明,本发明的上述以及其他特征将更加明显,本发明附图中相同的标号表示相同或相似的部件。在附图中:
    图1示出了根据现有技术的一种动态网络可视化方法的示意图;
    图2示出了根据现有技术的另一种动态网络可视化方法的示意图;
    图3示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化处理方法的流程图;
    图4示出了根据本发明一个实施方式的主信息维图形示意图;
    图5示出了根据本发明另一个实施方式的主信息维图形示意图;
    图6示出了根据本发明又一个实施方式的主信息维图形示意图;
    图7(a)-7(b)示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化表示的示意图;
    图8示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化处理方法的流程图;
    图9(a)-9(c)示出了根据本发明一个实施方式的拓扑数据提取的示意图;
    图10示出了根据本发明一个实施方式的拓扑数据合并的示意图;
    图11示出了根据本发明一个实施方式的包括两个节点的个人节点集的示意图;
    图12示出了根据本发明一个实施方式的垃圾邮件发送者的个人网络在一个小时内的示意图;
    图13示出了图11的垃圾邮件发送者的个人网络以分钟分组的示意图;
    图14示出了根据本发明一个实施方式的正常用户的个人网络在一个月内的示意图;
    图15示出了图13的正常用户的个人网络以天分组的示意图;
    图16示出了图13的正常用户的个人网络以分钟分组的示意图;
    图17示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化处理设备的框图;
    图18示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化处理设备的框图;
    图19示出了可以实现根据本发明的实施方式的计算机设备的结构方框图。
    具体实施方式
    在下文中,将参考附图通过实施方式对本发明提供的网络可视化处理方法及设备进行详细的描述。
    图3示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化处理方法的流程图。如图所示,该方法包括以下步骤:
    在步骤S301,获取网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据。本发明中的网络可以是社会网络或者计算机/电信网络。分析对象是以分析节点集为中心的网络。其中,分析节点集中可以包括一个或多个分析节点。分析节点是用户试图进行特定方面分析的节点,比如用户分析其感兴趣的节点在某个维度的演变情况。主信息可以包括分析对象在网络中进行各种操作的时间、地点、组织中的节点、节点的角色,特定的内容(关键词等等)以及用户可能感兴趣的任何其他信息。例如,多个email(电子邮件)用户间的往来就是一个社会网络。对其中一个或多个作为分析节点的用户的email进行可视化处理时,例如可以将邮件发送/接收时间作为主信息,那么上述一个或多个用户为分析节点集,上述一个或多个用户和与其具有邮件往来的用户共同组成以分析节点集为中心的网络,即分析对象。
    以分析节点集包括一个用户为例,可以根据该用户的邮件往来历史记录来获取以该用户为中心的网络基于时间维的拓扑数据。拓扑数据可以简单地包括分析节点及其发送或接收邮件的数目或时间等信息?;蛘?,拓扑数据可以包括节点和边,其中,节点可以包括该用户,即分析节点,以及与该用户具有邮件往来的用户,称为邻居节点;边可以指示分析节点与邻居节点之间发生的邮件往来,以及邮件往来的次数和时间信息。
    在步骤S302,对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象沿主信息维的变化。例如,可以将主信息维表示为主信息维图形。应当理解,主信息维图形可以是多种形式。例如,可以通过主信息维感知(aware)图标(glyph)作为主信息维图形表示分析节点。图4、5、6分别示出了根据本发明的实施方式的三种主信息维图形示意图,其中,图4为垂直图标,图5为水平图标,图6为螺旋图标,其中主信息维相应地编码到垂直/水平/螺旋轴上。
    作为本发明的一个实施方式,在图4示出的垂直图标中,Y轴用于表示时间维。应当注意,此处采用时间维作为主信息维仅是本发明的一个示例,主信息维还可以包括地点、组织内的节点、节点的角色,或用户感兴趣的任何其他信息维。其中示出的标记指示附加到图标的每个部分的准确日期??裳〉?,可以通过主信息维图形的图形设置显示与分析节点相关的边的数目。图标的每个部分的厚度如图4的垂直图标的宽度表示在该日期发生的总体边的数目,其中内侧轮廓指示源边的总体强度,外侧轮廓指示所有边的总体强度。以上述的电子邮件场景为例,图4示出的垂直图标的宽度可以表示作为分析节点的用户在某个时间的邮件往来的数目,内侧轮廓的宽度指示分析节点发送邮件的数目,外侧轮廓的宽度指示分析节点发送和接收邮件的总数目。在图4中,为了图形的直观和美观,将垂直图标的宽度显示为在各个时间点之间线性变化,但是这仅是本发明的一个示例,也可以采用其他的曲线表示各个时间点对应的图标宽度,或每个时间点对应的图标宽度独立进行显示,不使用曲线连接。
    作为本发明的另一个实施方式,在图5示出的水平图标中,X轴用于表示时间维。应当注意,此处采用时间维作为主信息维仅是本发明的一个示例,主信息维还可以包括地点、组织内的节点、节点的角色,或用户感兴趣的任何其他信息维。其中示出的标记指示附加到图标的每个部分的准确日期??裳〉?,可以通过主信息维图形的图形设置显示与分析节点相关的边的数目。图标的每个部分的厚度如图5的水平图标中的高度表示在该日期发生的总体边的数目,其中内侧轮廓指示源边的总体强度,外侧轮廓指示所有边的总体强度。以上述的电子邮件场景为例,图5示出的水平图标的高度可以表示作为分析节点的用户在某个时间的邮件往来的数目,内侧轮廓的高度指示分析节点发送邮件的数目,外侧轮廓的高度指示分析节点发送和接收邮件的总数目。在图5中,为了图形的直观和美观,将水平图标的高度显示为在各个时间点之间线性变化,但是这仅是本发明的一个示例,也可以采用其他的曲线表示各个时间点对应的图标高度,或将每个时间点对应的图标高度独立进行显示,不使用曲线连接。
    上述图4和图5示出的图标可以形象地显示出分析节点沿时间维的通信状态的变化,使得可视化分析的用户能够直观地对该分析节点进行分析,避免了查看繁琐的历史记录。
    作为本发明的又一个实施方式,图6中的螺旋图标有一点不同,螺旋图标中的每个扇区(pie)表示一个月内的特定天,图标的每个圆周表示一年内的一个月。时间形状映射可以根据数据而变化,例如,当动态网络数据仅包括几个星期的网络时,扇区可以映射到一周内的天,同时图标的圆周映射到周。在图6中,每个块,也就是特定扇区和圆周的重叠区域,映射到一天,其填充的颜色饱和度指示连接到该节点并发生在该天的总体边强度。以上述的电子邮件场景为例,该图标可以显示出分析节点通信状态的周期性变化,例如,在一个月中的哪几天与哪些用户通信较频繁。如果通过查看文字记载的邮件往来历史记录,很难直接地观察到这种周期性变化。
    需要注意的是,垂直、水平和螺旋的时间维感知图标,仅作为示例,在实施中,可以根据分析的需要,将时间维表示为任何能够显示时间信息的图形,例如以日历的形式。
    此外,可以将分析节点的邻居节点显示为邻居节点图形,并将其连接到上述主信息维图形,其中邻居节点图形与主信息维图形的连接位置表示分析节点与其邻居节点之间的边的主信息。
    作为示例,图7示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化表示的示意图,其可以表示电子邮件情景,其中,图7中的节点/边进行了过滤,仅仅保留了与分析节点通信较多的前50个节点和前100个边。图7(a)是原始图,图7(b)是具有选定关键节点的图。
    拓扑中的边可以包括时间相关边和时间独立边。其中时间相关边表示随时间进行变化的边,例如,在某个静态拓扑中存在,在另外的静态拓扑中不存在。时间独立边是不随时间而变化的边,例如在所有的静态拓扑中都存在。作为本发明的一个实施方式,将与分析节点相连接的时间相关边根据对应于该边的时间值来分解(de-multiplexed),从而连接到主信息维图形对应于该时间值的特定部分。另一方面,其他非分析节点和时间独立边可以像传统的可视化表示中一样,保持它们的形状和连接类型。
    另外,可选地,该图通过连接邻居节点与主信息维图形的连接部分显示网络中的边的特性,也就是邻居节点与分析节点之间的关系的特性。例如,窄边指示单向边,如图中分析节点与节点Li BJZhang之间的边,宽边指示双向边,如图中分析节点与节点Nan CNCao之间的边。
    本发明的实施方式表示了动态个人网络的几个关键特征,包括:围绕分析节点的分组信息,在社交网络情景中,这相当于分析节点在整个时间参与的社区信息;分析节点及其邻居之一之间的时间连接信息,使用该信息,可以发现社交网络情景中的社会关系内的时间构图;分析节点的编码的时间信息,如发送/接收频率/容量。在社交网络情景中,这可以是由分析节点表示的用户随时间变化的社会主动性。
    传统的合并的动态网络的可视化的主要问题在于缺乏表示时间演进网络构图。在以往的可视化方法中,时间相关边并行绘制,时间信息仅以标注示出,难以判断动态网络内的顺序/因果关系。本发明的实施方式可以将多个静态拓扑在一个视图中表示,能够清晰表示出网络随主信息维的变化,便于可视化用户对网络状态进行分析。
    应用本发明的实施方式的开销,又称附加视觉复杂度和计算,保持较小。只有表示选定的分析节点集,一般1-2个节点的主信息维图标占用了较多的屏幕空间,合并动态网络中的边的数目不会增加。
    以上结合简单的网络对本发明对网络可视化表示方法进行了说明。以下将结合图8对于复杂网络进行可视化处理,或上述对拓扑表示的改进进行说明。
    图8示出了根据本发明的一个实施方式的网络可视化处理方法的流程图。在步骤S801,根据网络与主信息相关的静态拓扑,提取与主信息相关的静态拓扑数据。
    在步骤S802,对多个静态拓扑的静态拓扑数据进行合并,得到分析对象基于主信息维的拓扑数据。
    在步骤S803,对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象沿主信息维的变化。该步骤可以类似于图3所示的步骤S302。
    在步骤S804:进行可视化分析,以对网络进行分析和诊断。例如,可以接收用户对节点的选择/去选择指令,或接收用户的维度缩放指令。
    另外,可选择地,三个步骤之间可以具有循环路径,例如,用户对节点的选择/去选择指令,将触发在线动态网络数据处理,数据提取步骤会根据该选择/去选择指令来确定分析对象中的分析节点,其随后导致网络的新的可视化。又例如,接收到用户的维度缩放指令之后,合并步骤将根据维度缩放指令来确定进行合并的多个静态拓扑的数目,可视化处理步骤根据维度缩放指令对主信息维的显示粒度进行缩放。
    以下将仅以时间作为主信息为例,对本发明的实施方式进行示例性描述。但是需要注意的是,本发明的实施方式对于所有沿信息维度演变的网络是通用的,例如,随时间的演变可以替换为沿地理位置或行进路线的演变,节点的角色的演变等等。
    在该实施方式中,步骤S801可以包括基于分析节点的动态网络提取。分析节点或称个人节点(ego node)。分析对象是以分析节点为中心的网络,或称为个人网络(ego-network)。
    作为本发明的一个实施方式,动态网络由网络的基础图(underlying graph)来定义,其包括网络节点和连接节点的边,节点和边都随时间演变。此处,动态网络D由时间演变图G(t)表示,其中t∈[0,T]表示时间,V(t)表示图的节点集,E(t)表示图的边集。
    该步骤基于用户定义的分析节点集,通过网络提取步骤来获取拓扑数据。分析节点集是网络内的聚焦节点集,其包括用户感兴趣的部分。分析节点集可以包括单个节点或多个节点,然后提取出的网络拓扑数据有关于以分析节点为中心的分析对象。
    如上所述,步骤S801为提取步骤。在该步骤中,网络提取在每个特定时间帧的动态网络的静态快照上执行。给定时间t的具有节点集V(t)和边集E(t)的静态网络图G(t),N(t)内以节点集Ω为中心的个人网络由具有节点集V(Ω,t)和边集E(Ω,t)的个人图G(Ω,t)定义,如以下公式所示:

    E(Ω,t)={e=(v1,v2)|e∈E(t)∧v1∈V(Ω,t)∧v2∈V(Ω,t)},
    即,个人网络的节点集V(Ω,t)由给定时间t内,与分析节点具有边的节点组成,也称为邻居节点,个人网络的边集E(Ω,t)由给定时间t内,分析节点之间的边以及分析节点与邻居节点之间的边组成。上述实施例可以表示出与分析节点具有“一跳”关系的邻居节点,分析节点之间的边,分析节点与邻居节点之间的边,邻居节点之间的边。但是,这仅是一个示例,在具体实施中可以包括以上所述的一种或几种,或根据分析的需要选择所要显示的其他的节点和边。
    图9示出了根据本发明一个实施方式的拓扑数据提取的示意图,其中,图9(a)是整体网络图,图9(b)突出显示了以节点u为中心的个人网络,图9(c)突出显示了以节点集Ω={u,v,w}为中心的个人网络。在提取步骤之后,可以获取一系列静态网络,该一系列静态网络具有在每个特定时间t的G(Ω,t)的基础图。
    作为本发明的一个实施方式,在步骤S802中,动态个人网络根据每个时间帧的静态个人网络来进行合并。给定时间演变静态个人网络图G(Ω,t),以节点集Ω为中心,其中时间t的节点集通过V(Ω,t)表示,以及边集用E(Ω,t)表示,合并的动态个人网络D,由其基础图G(Ω)表示,该基础图G(Ω)通过以下公式计算:
    V(Ω)=t∈[0,T]V(Ω,t)]]>
    E(Ω)=EI(Ω)∪ED(Ω),
    其中,


    此处,边集E(Ω)由两个子集组成:EI(Ω),其包含由e=(v1,v2)表示的时间独立边;ED(Ω),其包含由e=(v1,v2,t)表示的时间相关边。时间独立边由边连接的源和目标节点单独确定,在一对节点之间可能同时具有多个时间相关边,其中一个用于每个特定时间帧。
    在上述实施方式中,动态网络合并步骤保留了传入节点集Ω的所有边,作为时间相关边,并且聚集了其他没有传入节点集Ω的边作为时间独立边。
    图10示出了根据本发明一个实施方式的拓扑数据合并的示意图,其中,动态网络包括三个时间帧t0、t1和t2。网络基于分析节点集Ω={A}合并。在合并的网络中,不带标记的边指示时间独立边,如节点B与节点H之间的边,而带有标记的边指示时间相关边,如节点A与节点B之间的边,其中标记告知附加到边上的准确时间信息。另外,也可以使用不同的颜色、宽度或线型来指示时间独立边或时间相关边等边信息。
    动态网络合并的一个扩展是对时间相关边引入时间维合并。给定从[0,T]到{S1,S2,...,Sm}的时间维映射,其中Si[0,T],合并动态网络的时间相关边进一步减少到:

    作为本发明的一个实施例,合并步骤可以确定在多个静态拓扑中与分析节点具有预定数目边的邻居节点,例如只保留与分析节点具有超过特定数目边的邻居节点。
    步骤S 803可以包括可视化组成和演示。该步骤基本上创建了动态网络的可视化,示出合并的动态网络。该步骤类似于以上所述的步骤S302。
    可选地,可以对可视化视图的布局进行优化,以避免图形重叠,也可以使得可视化视图更加清晰,便于用户对网络状态进行分析。在本发明的实施方式中,因为只有选定的分析节点固定在图形布局中,所以可以在足够的空间内提供布局算法以产生视觉美观图形布局。
    作为本发明的一个实施方式,可以参考力导向算法来布局分析对象的可视化视图,根据力导向算法,布局视图的目的是最小化最终布局的图形能量。本发明的实施方式与标准力导向算法的显著不同在于三个方面:1)在输入到布局算法之前,分析节点集中的每个节点根据时间维值被分为几个子节点;2)在执行布局之前,固定分离子节点的位置,并且布局算法仅计数不在分析节点集中的节点的能量;3)增加定制的布局调整阶段,以避免分析节点集中的节点的潜在的重叠。
    作为本发明的一个实施方式,布局算法运行分三个步骤:图形准备;图形布局计算;图形布局调整。
    在图形准备步骤中,给定以分析节点集Ω为中心的合并动态网络图形G(Ω),具有总节点集V(Ω)和总边集E(Ω),用于布局产生的图形计算为LG(Ω),具有节点集LV(Ω)和边集LE(Ω),按以下公式进行计算:
    LV(Ω)=(V(Ω)-Ω)∪ΦV(Ω),
    LE(Ω)=EI(Ω)∪ΦE(ED(Ω)),
    其中,
    ΦV(Ω)={v(t)|v∈Ω∧t∈[0,T]},
    ΦE(ED(Ω))={(v1,v(t))|v∈Ω∧t∈[0,T]∧(v1,v,t)∈ED(Ω)}∪{(v(t),v2)|v∈Ω∧t∈[0,T]∧(v,v2,t)∈ED(Ω)}
    上述公式中,v(t)表示在时间帧t中,分析节点v的分离子节点。
    在图形布局计算步骤中,通过力导向算法在LG(Ω)上计算图形布局。一般,力导向算法通过节点之间插入弹簧嵌入/压力,或通过为图形定义能量函数来运行。算法的最终结果是为了调整节点位置从而达到系统能量的全局最小化。作为本发明的一个实施方式,对于这些类型的算法的改进是仅考虑与非分析节点(不在分析节点集中)相关的能量,并且在布局过程期间不移动分析节点集中的节点位置。
    例如,在公知的Kamada-Kawai布局方法中,能量函数定义为:
    Γ=(1-α)Σi=1n-1Σj=i+1nωij(||Xi-Xj||-dij)2+αΣi∈1nμi||Xi-Xi||2,]]>
    布局所述邻居节点图形的位置包括根据以上公式对所述邻居节点图形的位置进行布局。其中,第一项表示图形布局美学能量,Xi表示图形LG(Ω)中的节点vi的横坐标,Xj表示节点vj的横坐标,dij表示节点vi和节点vj之间的最佳距离,wij是修正系数,第二项表示稳定能量,Xi’表示节点vi的稳定点,α表示平衡第一项和第二项的稳定系数。
    作为本发明的一个实施方式,可以通过以下公式来更加精确地设置能量函数:

    其中,wij是修正系数,dij表示节点vi和节点vj之间的最佳距离,Ω表示分析节点集
    需要注意的是,上述公式以及修正系数的选择是经验值,在实际应用中可以进行适应性调整。
    在上述实施方式中,由分析节点集中的节点的相互交互而引入的能量在系统能量最小化中不作考虑。
    在图形布局调整的步骤中,已经调整了节点位置以避免重叠?;旧?,力导向布局算法已经通过强制节点之间的最佳距离和/或弹簧弹力而解决了节点重叠问题。然而,这是对于具有常规形节点的图的情况,在本发明的实施方式的图形布局中,分析节点集中的分析节点通过占用非常规屏幕空间的图来显示。为了解决这个问题,本发明的一个实施方式引入了布局后调整。
    以具有垂直图标的图形为例,调整每个非分析节点的x轴坐标。假设vi表示非分析节点之一,在布局之后具有位置(xi,yi)。假设vi置于两个x轴坐标为vi和xs的垂直图标之间,其最大宽度为ws和wt。在vi的左边没有图标,xs设置为屏幕的左边缘的x坐标,以及ws设置为0的情况下,类似于vi的右边没有图标,xs设置为屏幕的右边缘的x坐标,以及wt设置为0的情况。然后vi的x轴坐标调整为:
    xi*=(xs+ws/2)+xi-xsxt-xs×(xt-xs-wt/2-ws/2)]]>
    通过以上的实施方式,可以调整具有水平图标的图形布局。对于其他形式的图标,可以参考上述方法进行位置调整。
    作为本发明的一个实施方式,步骤S804除了网络可视化分析的通用交互例如拖曳、突出显示和缩放等等之外,还可以包括用于动态个人网络可视化的定制交互的几种类型,例如分析节点选择/去选择,主信息维展开/收缩(Collapse),主信息维的维度缩放等等。如果分析任务是以实体为中心而不是以拓扑为中心的,那么本发明的实施方式的可视化分析步骤将更加有用。示例的任务包括角色分析和垃圾邮件检测/验证。
    在分析节点选择/去选择交互中,通过选择不在分析节点集中的节点,实现图形在空间上和拓扑上的扩展。图11示出了根据本发明的一个实施方式的具有包含两个节点的个人节点集的个人网络的示意图。分析节点选择的操作是为了增加新选定分析节点的邻居,以及将它们连接到图形的边。分析节点去选择是选择交互的反向操作。
    在主信息维展开/收缩例如时间维节点展开/收缩的交互中,展开操作是为了在时间维将图形展开。当附加节点被选择用于展开时,将根据图形类型以图标示出,代替常规形节点。
    随着主信息维的范围增加例如时间的增加,动态网络可视化处理方法将承受由大量边造成的视觉混乱。为了解决这个问题,本发明的一个实施方式引入主信息维的维度缩放交互,例如时间维缩放,或称时间维边分组(Grouping)。用户能够通过不同的比例,如年/月/周/日/小时,选择分组时间维边。例如,当通过年分组边时,连接到相同的节点对并在同一年发生的所有的时间相关边将在操作之后作为单个边运行,这使得用户能够诊断粒度的多个层的时间关系。
    图12-16示出了上述步骤的演变过程。其中,图12示出了SMS垃圾邮件发送者的动态个人网络,其在一小时内发出超过一百条短消息;图13示出了在通过分钟对边设置分组之后,相同的SMS垃圾邮件发送者的个人网络;可以发现,垃圾邮件发送者倾向于以固定频率发送消息;图143示出了一个月之内正常的SMS用户的个人网络;图15示出了在边通过天分组之后的正常用户的个人网络;图16示出了在边通过分钟分组之后的正常用户的个人网络,即时间范围改变到2009-4-1。
    图17示出了根据本发明一个实施方式的网络可视化处理设备的框图。该网络可视化处理设备包括数据获取???71,用于获取网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及可视化处理???72,用于对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象中的分析节点与邻居节点的关系沿主信息维的变化。
    图18示出了根据本发明另一个实施方式的网络可视化处理设备的框图。与图17示出的设备类似,图18的网络可视化处理设备包括数据获取???81,用于获取网络中的分析对象基于主信息维的拓扑数据;以及可视化处理???82,用于对分析对象基于主信息维的拓扑数据进行可视化处理,以显示分析对象沿主信息维的变化。
    在图18的网络可视化处理设备中,数据获取???81包括:提取???811,用于根据网络与主信息相关的静态拓扑,提取与主信息相关的静态拓扑数据;以及合并???812,用于对多个静态拓扑的静态拓扑数据进行合并,得到分析对象基于主信息维的拓扑数据。
    作为本发明的一个实施方式,提取???811还用于提取以下至少之一的信息:分析对象中的分析节点的邻居节点,其中邻居节点包括在静态拓扑中与分析节点具有边的节点;以及分析节点与其邻居节点之间的边。
    作为本发明的一个实施方式,合并???812还用于确定在多个静态拓扑中,与分析节点具有特定数目边的邻居节点。
    在图18的网络可视化处理设备中,可视化处理???82用于将分析对象中的分析节点显示为包括主信息维的信息的主信息维图形,还可以用于通过主信息维图形的图形设置显示分析节点与其邻居节点之间的边的数目??墒踊砟??82还可以用于将分析节点的邻居节点连接到主信息维图形,其中邻居节点与主信息维图形的连接位置表示分析节点与其邻居节点之间的边的主信息,其还可以用于通过连接邻居节点与主信息维图形的连接部分显示网络中的边的特性,也就是邻居节点与分析节点之间的关系的特性??墒踊砟??82还可以用于根据力导向算法布局所述邻居节点的位置。
    在图18的网络可视化处理设备中,包括可视化分析???83,其用于接收用户的维度缩放指令。
    数据获取???81进一步用于根据用户的维度缩放指令,确定主信息维的长度??墒踊砟??82进一步用于根据维度缩放指令对主信息维的显示粒度进行缩放。
    作为本发明的一个实施方式,主信息可以包括时间、地点、组织中的节点、节点的角色,以及用户可能感兴趣的任何其他信息。
    图19示出了可以实现根据本发明的实施方式的计算机设备的结构方框图。图19中所示的计算机系统包括CPU(中央处理单元)1901、RAM(随机存取存储器)1902、ROM(只读存储器)1903、系统总线1904、硬盘控制器1905、键盘控制器1906、串行接口控制器1907、并行接口控制器1908、显示器控制器1909、硬盘1910、键盘1911、串行外部设备1912、并行外部设备1913和显示器1914。在这些部件中,与系统总线1904相连的有CPU 1901、RAM 1902、ROM 1903、硬盘控制器1905、键盘控制器1906、串行接口控制器1907、并行接口控制器1908和显示器控制器1909。硬盘1910与硬盘控制器1905相连,键盘1911与键盘控制器1906相连,串行外部设备1912与串行接口控制器1907相连,并行外部设备1913与并行接口控制器1908相连,以及显示器1914与显示器控制器1909相连。
    图19所述的结构方框图仅仅为了示例的目的而示出的,并非是对本发明的限制。在一些情况下,可以根据需要添加或者减少其中的一些设备。
    此外,本发明的实施方式可以以软件、硬件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本实施例的系统及其组件可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
    本发明的实施方式所提供的网络可视化处理方法及设备促使了时间、空间、社会压缩从而减少了网络复杂度,并且也引入新的可视化形式(visual metaphor)以表现单个网络视图内的时间维度信息。本发明的实施方式所公开的网络可视化处理方法和设备的有益效果包括:与在时间维度分解网络的视频方法以及在连续的时间中表现不同的网络相比,本发明的实施方式的方法和设备将整个时间的网络场景聚集到一个视图中,因此用户不需要跨越时间轴来分析动态网络;与空间上划分视图空间以同时显示不同时间的网络的小的多个显示器相比,本发明的实施方式的方法和设备在显示单个聚集网络的整个屏幕上表现更好,提供比以前的方法高数十倍的分辨率。
    本发明的实施方式所提供的网络可视化处理方法及设备实际上示出了动态网络的一个子集。这可以由高级用户交互来进行补偿,用户能够通过其跨越整个网络。另外,用户能够选择以沿主信息维扩展/聚集特定节点/边以看到更多/更少的主信息。
    虽然已经参考目前考虑到的实施方式描述了本发明,但是应该理解本发明不限于所公开的实施方式。相反,本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。以下权利要求的范围符合最广泛解释,以便包含所有这样的修改及等同结构和功能。

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