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图可视化布局方法最新研究进展综述
1
作者
杨卓
谢雅淇
+1 位作者
陈谊
战荫伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期1-15,共15页
图可视化是图数据的直观表示,随着图数据的广泛应用,合适的图可视化能够使用户对图数据的理解更加深入和高效。但随着图数据量级的增长,图可视化布局面临着计算时间长,难以发现图的重要结构和关系,以及节点遮挡和复杂的边交叉所产生的...
图可视化是图数据的直观表示,随着图数据的广泛应用,合适的图可视化能够使用户对图数据的理解更加深入和高效。但随着图数据量级的增长,图可视化布局面临着计算时间长,难以发现图的重要结构和关系,以及节点遮挡和复杂的边交叉所产生的视觉杂乱等挑战。因此,如何快速对大规模图数据进行布局,如何强化对图中重要的结构和关系的探索,以及如何生成美观的图可视化布局成为亟需解决的问题。近年来,许多基于力学模型和美学评价标准的优化方法被提出来解决上述问题。另外,图挖掘、图嵌入、图神经网络等机器学习方法从图数据特点的角度,为解决图可视化的布局问题提供了新思路,相比之下,机器学习方法在布局效率和效果上表现出一定的优越性。主要从力导向算法、基于美学约束的布局方法、图挖掘技术和机器学习方法这四方面对图可视化布局的最新研究进展进行了阐述,最后对图可视化布局方法的未来发展进行了展望。
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关键词
图
可视化布局
节点-链接
图
力导向
算法
图
挖掘
算法
美学评价标准
机器学习
下载PDF
职称材料
一种基于神经网络的alarm2vec告警压缩算法
2
作者
王迎
吕田田
+2 位作者
李时宇
袁晶晶
胡华伟
《无线电通信技术》
2022年第4期728-733,共6页
告警压缩是在网络故障告警的相关性分析中,发现告警间的关联性,从而减少告警数量,获取有用信息,根据已建立的告警知识库快速准确地对其进行分析推理,获取根源故障,从而确定网络设备或网络功能故障,完成故障定位。针对该场景,提出了一种...
告警压缩是在网络故障告警的相关性分析中,发现告警间的关联性,从而减少告警数量,获取有用信息,根据已建立的告警知识库快速准确地对其进行分析推理,获取根源故障,从而确定网络设备或网络功能故障,完成故障定位。针对该场景,提出了一种基于神经网络的alarm2vec算法,并结合极大团图挖掘告警间的关联规则,实际网络告警数据实验结果表明,该方法相对原始数据,实现39.85%的告警压缩率,对告警数据信息进行了有效压缩。
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关键词
告警压缩
关联分析
alarm2vec
神经网络
无监督学习
图
挖掘
算法
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职称材料
基于Apriori图挖掘算法的优化及其在3D构造解析的应用
3
作者
陈立宁
罗可
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第A12期3391-3396,共6页
基于Apriori的图挖掘(Apriori-based Graph Mining,AGM)算法结构简单,以递归统计为基础,但在面临庞大图数据集时,由于存在子图同构问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,增大了计算时间的开销。因此在AGM算法基础上提出一种改进方...
基于Apriori的图挖掘(Apriori-based Graph Mining,AGM)算法结构简单,以递归统计为基础,但在面临庞大图数据集时,由于存在子图同构问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,增大了计算时间的开销。因此在AGM算法基础上提出一种改进方法,通过增加约束来减少候选子图生成数量,同时引入三次元坐标对图的顶点间的距离进行计算,并归结到边的标识当中,以处理三维图结构数据。通过改进算法对化学化合物进行分析,描述其三维化学结构以及生理活性上的相互关系,并测试了不同条件下改进方法的时间开销,实验结果表明在边标识数较多的情况下改进算法比原算法缩短了计算时间,提高了效率。
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关键词
基于Apriori的
图
挖掘
算法
子
图
同构
图
结构数据
三维坐标
生理活性
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职称材料
图数据挖掘在社交网络的应用研究
被引量：
8
4
作者
闫朋
高建瓴
《电子世界》
2016年第8期53-55,共3页
社交网络数据的复杂性为数据挖掘带来严峻的考验,对于数据的复杂性,在社交网络中使用具有针对性的处理方法显得尤为重要。图数据挖掘依据图数据关系,可以很好地利用其本有的优势来开发和分析这类互相联系紧密的实体联系的复杂数据。该...
社交网络数据的复杂性为数据挖掘带来严峻的考验,对于数据的复杂性,在社交网络中使用具有针对性的处理方法显得尤为重要。图数据挖掘依据图数据关系,可以很好地利用其本有的优势来开发和分析这类互相联系紧密的实体联系的复杂数据。该文根据图数据挖掘的特性和图数据挖掘的处理方式,首先介绍了图数据挖掘方面的若干定义、计算模型以及在图数据挖掘方面的处理系统;然后介绍了图数据挖掘的应用,主要包括图数据库的相关内容以及图数据算法等;最后,从整体上简要介绍了社交网络的发展情况以及图数据挖掘与社交网络的的不同模型不同的结合过程和处理方法。
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关键词
图
数据
挖掘
算法
图
数据库
MAP
REDUCE
Neo4J
频繁模式
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职称材料
题名
图可视化布局方法最新研究进展综述
1
作者
杨卓
谢雅淇
陈谊
战荫伟
机构
广东工业大学计算机学院
北京工商大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第16期1-15,共15页
基金
国家自然科学基金(62237001,62272108,61972010,61907009)。
文摘
图可视化是图数据的直观表示,随着图数据的广泛应用,合适的图可视化能够使用户对图数据的理解更加深入和高效。但随着图数据量级的增长,图可视化布局面临着计算时间长,难以发现图的重要结构和关系,以及节点遮挡和复杂的边交叉所产生的视觉杂乱等挑战。因此,如何快速对大规模图数据进行布局,如何强化对图中重要的结构和关系的探索,以及如何生成美观的图可视化布局成为亟需解决的问题。近年来,许多基于力学模型和美学评价标准的优化方法被提出来解决上述问题。另外,图挖掘、图嵌入、图神经网络等机器学习方法从图数据特点的角度,为解决图可视化的布局问题提供了新思路,相比之下,机器学习方法在布局效率和效果上表现出一定的优越性。主要从力导向算法、基于美学约束的布局方法、图挖掘技术和机器学习方法这四方面对图可视化布局的最新研究进展进行了阐述,最后对图可视化布局方法的未来发展进行了展望。
关键词
图
可视化布局
节点-链接
图
力导向
算法
图
挖掘
算法
美学评价标准
机器学习
Keywords
layout of graph visualization
node-link graph
force-directed algorithm
graph mining algorithm
aesthetic criteria
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于神经网络的alarm2vec告警压缩算法
2
作者
王迎
吕田田
李时宇
袁晶晶
胡华伟
机构
中国电信股份有限公司研究院云网运营技术研究所
中国电信股份有限公司福建分公司
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期728-733,共6页
基金
国家部委基金资助项目。
文摘
告警压缩是在网络故障告警的相关性分析中,发现告警间的关联性,从而减少告警数量,获取有用信息,根据已建立的告警知识库快速准确地对其进行分析推理,获取根源故障,从而确定网络设备或网络功能故障,完成故障定位。针对该场景,提出了一种基于神经网络的alarm2vec算法,并结合极大团图挖掘告警间的关联规则,实际网络告警数据实验结果表明,该方法相对原始数据,实现39.85%的告警压缩率,对告警数据信息进行了有效压缩。
关键词
告警压缩
关联分析
alarm2vec
神经网络
无监督学习
图
挖掘
算法
Keywords
alarm compression
association analysis
alarm2vec
neural network
unsupervised learning
graph mining algorithm
分类号
TN919.23 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于Apriori图挖掘算法的优化及其在3D构造解析的应用
3
作者
陈立宁
罗可
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第A12期3391-3396,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(10926189
10871031)
湖南省科技计划项目(2008FJ3015)
文摘
基于Apriori的图挖掘(Apriori-based Graph Mining,AGM)算法结构简单,以递归统计为基础,但在面临庞大图数据集时,由于存在子图同构问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,增大了计算时间的开销。因此在AGM算法基础上提出一种改进方法,通过增加约束来减少候选子图生成数量,同时引入三次元坐标对图的顶点间的距离进行计算,并归结到边的标识当中,以处理三维图结构数据。通过改进算法对化学化合物进行分析,描述其三维化学结构以及生理活性上的相互关系,并测试了不同条件下改进方法的时间开销,实验结果表明在边标识数较多的情况下改进算法比原算法缩短了计算时间,提高了效率。
关键词
基于Apriori的
图
挖掘
算法
子
图
同构
图
结构数据
三维坐标
生理活性
Keywords
Apriori-based Graph Mining(AGM) algorithm
sub-graph isomorphism
graph structured data
three-dimensional coordinate
physiological activity
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
图数据挖掘在社交网络的应用研究
被引量：
8
4
作者
闫朋
高建瓴
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学大数据学院
出处
《电子世界》
2016年第8期53-55,共3页
基金
贵州省科学技术基金(黔科合J字[2015]2045号)
文摘
社交网络数据的复杂性为数据挖掘带来严峻的考验,对于数据的复杂性,在社交网络中使用具有针对性的处理方法显得尤为重要。图数据挖掘依据图数据关系,可以很好地利用其本有的优势来开发和分析这类互相联系紧密的实体联系的复杂数据。该文根据图数据挖掘的特性和图数据挖掘的处理方式,首先介绍了图数据挖掘方面的若干定义、计算模型以及在图数据挖掘方面的处理系统;然后介绍了图数据挖掘的应用,主要包括图数据库的相关内容以及图数据算法等;最后,从整体上简要介绍了社交网络的发展情况以及图数据挖掘与社交网络的的不同模型不同的结合过程和处理方法。
关键词
图
数据
挖掘
算法
图
数据库
MAP
REDUCE
Neo4J
频繁模式
Keywords
Graph data mining algorithm
Graph database
MapReduce
Neo4J
Frequent pattern
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图可视化布局方法最新研究进展综述
杨卓
谢雅淇
陈谊
战荫伟
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于神经网络的alarm2vec告警压缩算法
王迎
吕田田
李时宇
袁晶晶
胡华伟
《无线电通信技术》
2022
0
下载PDF
职称材料
3
基于Apriori图挖掘算法的优化及其在3D构造解析的应用
陈立宁
罗可
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
0
下载PDF
职称材料
4
图数据挖掘在社交网络的应用研究
闫朋
高建瓴
《电子世界》
2016
8
下载PDF
职称材料
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