图可视化布局方法最新研究进展综述

图可视化是图数据的直观表示,随着图数据的广泛应用,合适的图可视化能够使用户对图数据的理解更加深入和高效。但随着图数据量级的增长,图可视化布局面临着计算时间长,难以发现图的重要结构和关系,以及节点遮挡和复杂的边交叉所产生的视觉杂乱等挑战。因此,如何快速对大规模图数据进行布局,如何强化对图中重要的结构和关系的探索,以及如何生成美观的图可视化布局成为亟需解决的问题。近年来,许多基于力学模型和美学评价标准的优化方法被提出来解决上述问题。另外,图挖掘、图嵌入、图神经网络等机器学习方法从图数据特点的角度,为解决图可视化的布局问题提供了新思路,相比之下,机器学习方法在布局效率和效果上表现出一定的优越性。主要从力导向算法、基于美学约束的布局方法、图挖掘技术和机器学习方法这四方面对图可视化布局的最新研究进展进行了阐述,最后对图可视化布局方法的未来发展进行了展望。

图的表示与可视化方法综述

图是由节点和边组成的图形,通常用于表示两个或多个实体之间的关系。基于图的分析可以帮助人们理解实体关系的结构和本质,探索图中的隐含关联。图的表示与可视化方法在图分析中起着的重要作用,在图可视化研究中首先要考虑知识传达是否准确、人们的思维地图等方面,同时还要考虑图形是否美观、构建图所需的时间、以及计算机的性能等问题。综述了基于节点-链接、邻接矩阵以及图嵌入的图表示方法、图布局算法以及可视化方法,并对这些方法进行归纳与对比。最后对图表示与可视化技术的未来发展趋势进行了展望。

一种面向基于属性存取的文件系统的设计与实现

基于属性的存取,对于在包含不同来源的大量文件的系统中进行有效的信息管理来说,是一种非常具有吸引力的特性。然而尽管在相当长的一段时间内其价值已广为人知,该特性的真正有实用价值的实现仍然非常之少。本文探讨了实现该特性时面临的主要挑战,以及它们是怎样在一种专为此目的设计的文件系统中,通过成功的应用各种原则而被妥善处理。