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根据局部群簇信息自适应的解开小世界网络中的纠结 (Adaptive Disentanglement based on Local Clustering in Small-World Network Visualization)

社交网络是高度密集的小世界网络图。在小世界网络中,大部分节点不直接的连接,但是它们从任一其他节点经少数几步就可到达。采用已有的图布局算法布局小世界网络图,总是会得到一个类似毛团的视图。比如说,力导向算法针对网状结构的数据,总是可以得到不错的布局。但是,当数据是个小世界网络时,其效果也不好。这篇文章提出一个预处理方法,自动地选择最佳阈值,过滤掉小世界网络中不重要的边,得到最优的图骨架。最优的图骨架指其内部的图结构信息展示的最清晰。 继续阅读 »