[发明专利]一种地理位置信息约束的三维层级网络拓扑可视化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种地理位置信息约束的三维层级网络拓扑可视化方法。

背景技术

随着互联网的兴起，近年来对网络的研究也越来越深入多元化。从互联网到交通网路，从引文网络到生物网络，从大脑网络到各种社会关系网络，越来越多的学科和应用被纳入到网络这一大的领域范畴中来。但是随着科技的不断进步，信息过载也随之而来，在如今这个“大数据”的时代，大量的关系数据网络规模越来越大，传统的文本表示方法已经不得使数据研究员快速而准确地了解并分析一个网络的结构信息，这时利用计算机图形学和图像处理技术将数据变成拓扑图的可视化技术却可以让数据研究员一目了然地观察网络的整体情况以及任何子结构的细节。

可视化的概念最早是由美国科学基金会(NSF)于1986年10月的一次研讨会上提出的，那时出现的理论和方法被统一归类为“科学可视化”。其后又出现了另一数据可视化的分支——“信息可视化”，直到21世纪后在计算机图形学的迅猛发展的推动下，又产生了可视分析学等更宽泛的概念。可视化技术涉及了众多的领域，如计算机图形学、数据挖掘等领域，能够很好地帮助人们发现数据、信息所内含的诸多重要特性，并进行更多高层次的分析。

网络可视化是可视化领域的一个研究分支，主要是将抽象的网络数据转换成直观的图像，其中网络拓扑可视化是网络可视化分支中的一个重要表现方式，它是将网络拓扑和可视化相结合并运用计算机图形学和其他图形学的原理和方法，将大规模文本数据转换成拓扑图像的形式，通过网络拓扑可以让人直观地获取当前网络的结构信息。随着网络信息的规模变大，复杂网络的概念应运而生。复杂网络是针对现实世界中的真实网络所对应而来的，狭义地看，每个地区从普通个人的主机到社区的路由节点，接入各运营商的线路的同时已经构成了一个十分复杂而又规律不明显的复杂网络。从更大的角度看，城与城、地区与地区甚至国家与国家之间的网络抽象联系，更构成了一个世界级的复杂网络系统。这也带来了一个巨大的问题：如何充分利用现代工具去更清晰地展示这样一个多维属性的海量数据所构成的复杂网络系统，并充分发掘系统中的信息。

传统的网络可视化，在数据预处理上使用社团划分算法来降低网络的复杂度，再进行可视化的拓扑布局。一般主流的方法主要针对节点的逻辑布局进行可视化。当对小规模网络进行可视化时，直接采用力导引这一经典算法即可。当网络规模复杂化后，目前的做法一般都是对大规模复杂网络进行分级聚类布局，将大型复杂网络简化压缩成几个不同层次的网络区域，再根据层级进行可视化显示。其处理过程十分复杂，且大量节点和边容易造成遮挡和重叠的情况。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种在结合地理信息的基础上，将地理信息半弱化成范围约束，可以在一定的局部范围内对地理信息限制的节点进行移动布局，从而从局部上达到逻辑布局的美观调整特性，能快速找到具体地理信息节点的范围的一种地理位置信息约束的三维层级网络拓扑可视化方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种地理位置信息约束的三维层级网络拓扑可视化方法，包括以下步骤：

S1、对输入的节点数据和关系数据进行预处理，聚类出与不同地理位置限制信息节点相关联的节点社团；

S2：对网络节点根据重要性进行分类，并将结果进行第三维信息的映射；

S3：结合映射的三维信息和局部地理区域的划分对所有网络节点进行三维布局；

S4：进行三维空间的边绑定；

S5：调整输出真实的复杂网络拓扑位置的三维信息数据，实现可视化。

进一步地，所述步骤S1包括以下子步骤：

S11、对真实的大规模复杂网络拓扑文本数据进行分析，设计实际操作过程中所需要的数据结构，将数据中的关系转换为实际需要的节点和边；读入节点信息、边信息、地理位置限制信息和节点层级限制信息，将网络拓扑文本数据转换成计算机图形中的基本元素；

S12、找出有地理位置限制信息的节点，通过RAK标签聚类算法寻找到与该节点密切相连的节点集合，划分出社团；具体过程为：

S121、为每一个有地理位置限制信息的节点分配一个标签信息，并查询其相邻节点的标签信息；如果每一个标签的节点数量都相同，则随机为当前有地理位置限制信息的节点更新一个标签；若标签的节点不完全相同，则选择节点数最多的标签作为该有地理位置限制信息的节点的标签；

S122、通过标签的异同来确定社团；在得到的社团中，包含一个或多个初始时具有地理位置限制信息的节点，将这些地理位置限制信息保存到当前所属社团的地理信息中。