基于角色的大图可视分析模型与方法研究

项目名称： 基于角色的大图可视分析模型与方法研究

项目编号： No.61379088

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 时磊

作者单位： 中国科学院软件研究所

项目金额： 77万元

中文摘要： 可视化方法是关联图数据分析的核心手段,在知识发现、网络安全等领域均有广泛应用。近年，伴随图规模日益增长，大容量高复杂度异构关联图数据(大图)的可视分析带来新的挑战。经典图布局优化算法不能有效支持大图实时展示与交互分析。近期广泛采用的基于社区的图聚类可视化方法，对于大量社区结构不显著的大图数据仍难以解决视觉杂乱与真实语义表达的问题。 本项目紧密结合大图内在数据特征与外围应用需求开展研究，通过引入社会学网络结构等价理论，针对等价特性广泛存在的计算机流量网络、社会网络等大图数据，应用快速结构等价算法及格理论，抽取、归纳并压缩大图节点间多层次角色关系，提出并建立基于角色的大图可视分析模型。本方案一方面显著降低大图可视复杂度，有利于用户直观理解数据；另一方面配合变换后抽象大图交互方法，突出大图内在角色关系与语义表达，提升用户相关图分析能力。本项目长期目标为实现特定领域百万节点大图快速有效可视分析。

中文关键词： 大图；可视分析；数据挖掘；网络结构；

英文摘要： Visualization methods are fundamental to the analysis of the graph data. Typical usages can be found extensively in areas such as knowledge discovery and network security. In recent years of the big data wave, the visual analytics of large-volume high-com

英文关键词： Big Graph；Visual Analytics；Data Mining；Network Structure；