发明专利 已授权

面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法

📄 申请号:CN202110535193.0 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2021-05-17
公开号
CN113392332B
公开日
2022-06-14
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

大数据可视化分析, 社交网络分析, 网络安全态势感知, 商业智能, 复杂网络研究

摘要

本发明公开了面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法。本发明方法首先基于原始网络大规模数据,构建属性增强的网络表征学习模型,将节点转换成嵌入拓扑结构和属性信息的高维向量表示;然后利用属性增强的网络表征学习模型构建多层次聚类模型,在向量化空间中根据结构紧密度、属性同质性和聚类数量将节点划分为层次类别;最后设计简化表达可视分析方案,构建大规模多元网络数据的简化可视分析系统;所述的简化可视分析系统通过聚类视图、协同视图构成视觉表达。本发明方法对大规模多元网络数据进行视觉简化、探索和聚类,有效减少视觉混乱,并提高了大规模多元网络的可读性和分析效率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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