[发明专利]面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法有效
| 申请号： | 202110535193.0 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113392332B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 周志光;张汝敏;胡淼鑫;刘玉华;王毅刚 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/957;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱亚冠 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法。本发明方法首先基于原始网络大规模数据，构建属性增强的网络表征学习模型，将节点转换成嵌入拓扑结构和属性信息的高维向量表示；然后利用属性增强的网络表征学习模型构建多层次聚类模型，在向量化空间中根据结构紧密度、属性同质性和聚类数量将节点划分为层次类别；最后设计简化表达可视分析方案，构建大规模多元网络数据的简化可视分析系统；所述的简化可视分析系统通过聚类视图、协同视图构成视觉表达。本发明方法对大规模多元网络数据进行视觉简化、探索和聚类，有效减少视觉混乱，并提高了大规模多元网络的可读性和分析效率。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 大规模 多元 网络 数据 简化 可视 分析 方法 | ||
【主权项】：
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