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初识图数据的可视化
图是信息科学中最常用的一类抽象数据结构,能够直观的表达现实世界中对象之间的真实关系。许多重要应用都需要用图结构表示,传统应用如最优运输路线的确定、疾病爆发路径的预测、科技文献的引用关系等;新兴应用如社交网络分析、语义 Web 分析、生物信息网络分析等,与图相关的处理和应用几乎无所不在 [1] 。
ZONGLYN
2019-08-08
6380
GraphX编程指南-官方文档-整理
GraphX 是新的(alpha)的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看,GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD:一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算,GraphX 公开了一组基本的运算(例如,subgraph,joinVertices和mapReduceTriplets),以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外,GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器,以简化图形分析任务。
ZONGLYN
2019-08-08
4.1K0
OpenOrd-面向大规模图布局的开源算法-研读
我们创作了一个用于绘制大型无向图的开源工具箱。 这个工具箱是基于一个以前实现的闭源算法,即VxOrd。 我们的工具箱,我们称之为OpenOrd,通过合并切割incorporating edge-cutting、多级方法multi-level approach、平均链接聚类average-link clustering和并行实现parallel implementation,将VxOrd的功能扩展到大型图形布局。 在每个层次上,顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。 分组的顶点会被重新绘制,上述过程不断重复。 When a suitable drawing of the coarsened graph is obtained, the algorithm is reversed to obtain a drawing of the original graph. 在得到粗化图coarsened graph的一幅合适的图时,该算法得到了相反的结果,得到了原始图的图像。 这种方法导致了包含本地和全局结构的大图形的布局。 本文给出了该算法的详细描述。 给出了使用超过600 K个节点的数据集的例子。 代码可在www.cs.sandia.gov/smartin上获得。
ZONGLYN
2019-08-08
3.5K0
Spark图计算及GraphX简单入门
Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求。
ZONGLYN
2019-08-08
2.6K0
一种基于力导向布局的层次结构可视化方法
在数据结构优化管理的研究中,传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时,会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题,通过层次数据特征分析,提出了一种面向层次数据的力导向布局算法,将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度,以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题,然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术,通过与气泡图的协同,清晰展示层次数据的内容信息,从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明,能够有效提高层次结构数据的展示能力,最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察,取得良好效果。
ZONGLYN
2019-08-08
2K0
可视化布局算法的框架设计
原项目是一个Web项目,采用传统的Servlet方式,后台主要完成的工作是计算节点的坐标,将节点的坐标封装成json格式由与前台进行交互。前期阶段,从前后台的数据传输方面尝试对代码进行理解,但是原始代码运行环境未知,现有的代码在运行时会有各种错误,未果,放弃。现在直接将后台的业务处理代码抽离进行抽离。目的是形成一个最简单的可执行的布局算法效果展示的SDK
ZONGLYN
2019-08-08
1.4K0
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