復雜數據可視化的研究與應用.pdf

1、隨著通信技術以及移動網絡的發(fā)展，通信所產生的數據量大幅上升，通信相關的復雜數據中往往包含大量的信息，這些信息反映了實際社會的人際關系特征以及消息流動規(guī)律，根據這些特征和規(guī)律，可以進行很多例如產品推薦以及社會安全監(jiān)視的工作。但是，通信網絡的用戶眾多，消息的產生速度非常快，這就需要專業(yè)的數據分析處理工具進行相關數據的處理分析。本文針對這一實際問題進行了系統化的研究和工程實踐探索，具體工作如下：
　　1.探索多維度復雜通訊數據的可視化。

2、為了對復雜數據進行分析處理，將數據進行可視化，主要的可視化方法是無向圖，將通訊數據中的參與者抽取為節(jié)點，將數據中的關系抽取為連線，最后將整個數據集可視化為一個無向圖代表的數據關系網絡。
　　2.提出基于多網融合的網絡通聯關系擴展算法以及基于命名實體發(fā)現的網絡通聯關系擴展算法。網絡的通聯關系代表了網絡的連通性，在連通性較好的網絡中，圖的連通度高，節(jié)點與節(jié)點之間的通路數量多，對網絡中消息流動以及基于網絡消息流向的預測和推薦工作越準確。

3、基于多網絡融合的網絡通聯關系擴展使用多個網絡，分析網絡間映射，對網絡的連通性進行擴展，基于命名實體識別的網絡通聯關系擴展從單個網絡中提取出可以擴展網絡的命名實體，將命名實體與網絡的關系信息加入，擴展網絡連通性。
　　3.提出基于地理位置聚類的快速社團發(fā)現算法。網絡的社團特點是社團中的節(jié)點連線較密而社團間的連線較稀疏，傳統的社團發(fā)現算法按照網絡節(jié)點的關系信息進行社團劃分，這樣的社團發(fā)現算法丟失了網絡中節(jié)點的線下重要信息—地理位置?；?/p>