研究背景与挑战
当前挑战
- 网络空间复杂性和规模不断扩大
- 传统可视化方法难以有效表达拓扑结构和地理关系
- 边捆绑技术存在边模糊问题
研究目标
- 保持拓扑精度和地理上下文
- 减少大规模网络可视化中的视觉混乱
- 提供先进的可视化技术
研究方法
骨干网络构建
基于Louvain社团划分和介数中心性
汇流图生成
使用Power-Graph边聚合算法
地理布局优化
K-means聚类和质心计算
分层交互设计
多级探索和选择性高亮
技术路线图
实验数据集
香港IP路由网络
节点数量
2,983
连接边数
4,537
数据来源
ZoomEye平台
采集时间
2023年1月
某地LBSN网络
用户节点
6,055
社交关系边
7,946
网络类型
地理定位社交
采集时间
2022年12月
核心实验结果
36.1%
香港IP路由网络
边交叉数减少
78.2%
LBSN网络
边交叉数减少
精确保持
节点间
连接性信息
不同可视化方法边交叉数对比
| 网络名称 | 原始拓扑图 | 汇流图可视化 | FDEB | KDEEB |
|---|---|---|---|---|
| 香港IP路由骨干网络 | 452 | 289 | 1,580 | 6,080 |
| 某地LBSN骨干网络 | 795 | 173 | 914 | 3,305 |
可视化效果展示
香港IP路由网络可视化对比
分层可视化与交互设计
技术优势
连接性保持
最大程度保留节点间精确连接性，显著降低边模糊问题
地理分布
与原始拓扑图连接分布最相似，真实再现地理分布特征
无标度网络
特别适用于地理约束的无标度网络可视化
研究结论
主要贡献
- 提出融合分层聚类与汇流图技术的创新可视化方法
- 有效平衡拓扑清晰度与地理上下文
- 显著提升网络可视化的清晰度和结构表达
应用前景
- 网络安全分析与监测
- 社交网络研究
- 基础设施规划
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