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Detangler: 多重网络的可视分析(Detangler: Visual Analytics for Multiplex Networks)

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网络结构的节点间有关联,如何评估和理解网络内部关联和分组的行为,是分析网络的核心任务之一。若网络中存在不止一种类型的关联,则称之为多重网络。比如,一个包含若干新闻数据的文档集合,文档之间的关联可以是新闻内容相关、新闻提及的地点相关、或者是人物相关、作者相关等等。这些不同相关类型使文档之间存在不同类型的关联,文档和文档之间可能存在不只一种关联性。所以,多重网络的节点之间关联性会有重叠,这使对多重网络内部分组行为的分析变得更困难。在今年欧洲可视化会议EuroVis2015上,一篇文章提出了Detangler系统,支持对多重网络中凝聚的节点组的可视分析。
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多态社交网络可视分析:和社会学家的合作设计研究(Visual Analytics for Multimodal Social Network Analysis: A Design Study with Social Scientists)

图1 系统界面

传统的社交网络分析(Social network analysis,SNA)[1] 主要研究结点和边的关系,所有的结点都是同一类型的数据。但是,有的网络结点可能是不同类型的,比如论文合作关系,既有作者结点,又有论文结点,还可能有会议结点,机构结点等。这些所有的结点混在一起组成的社交网络,每一类结点我们称为一种模式(Mode),用传统的图分析方法就很难研究模式间的关系。研究这类社交网络的方法称为多态社交网络分析(Multimodal social network analysis,mSNA)。这篇来自IEEE VAST 2013的文章[2] 通过与社会学家合作,设计了一套针对多态社交网络的可视分析方法,首先针对mSNA抽象出来问题模型,然后设计了可视分析系统MMGraph,最后根据社会学家的反馈总结了研究人员如何和领域专家进行合作的流程。
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对关系网络中模糊重叠的群体进行可视化(Visualizing Fuzzy Overlapping Communities in Networks)

图5 蛋白质案例

可视化一个网络中群体的重叠关系对我们分析网络的结构、发现特殊个体具有重要作用。现在已经有了较多的工作来可视化确切重叠,其中最主要的方法是对重叠节点染色,或者使用欧拉图,凸包等形式来表现群体间的关系。但是可视化模糊重叠的工作很少,这篇来自2013年IEEE InfoVis的文章就是针对网络模糊重叠的可视化提出来一套新颖的布局算法,并给出来两个案例研究。
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