面向大规模多元网络数据的简化可视分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110535193.0
IPC分类号：G06F16/9536;G06F16/957;G06K9/62
申请日期：
2021-05-17
申请人：
杭州电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	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	申请日期	2021-05-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-14	公开/公告号	CN113392332A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/9536	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;6;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	杭州电子科技大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州电子科技大学	当前权利人	杭州电子科技大学
发明人	周志光;张汝敏;胡淼鑫;刘玉华;王毅刚
代理机构	杭州君度专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	朱亚冠

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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