复杂网络的可视化显示
复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析
复杂网络视角下的城市热点区域空间交互分析周 博1，马林兵2*（1.广州市城市规划勘测设计研究院，广东 广州 510060；2.中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275）摘 要：借助物理场的理论方法识别城市热点区域的空间分布特征，进一步从复杂网络的视角可视化分析热点区域之间的空间交互。
结果显示：节假日和工作日热点区域空间分布特征显著不同，其驱动机制主要是居民不同时间的出行需求差异。
城市热点区域在空间联系方面表现出基于区域功能互补的抱团现象，并且热点区域空间交互网络满足小世界效应和无标度特征。
关键词：复杂网络；热点区域；出租车轨迹；空间交互；深圳市中图分类号：P208 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）06-0115-04城市热点区域是居民出行起讫点较集中、交通流量较大，并能吸引居民频繁到访的区域，热点区域的时空分布和内在联系是城市规划、交通和应急等政府部门行使特定职权、配置公共资源的重要参考，同时也是推进城市治理体系和治理能力现代化过程中的决策依据。
空间中任何事物都不是孤立存在的，其必以物质、能量、信息等形式在空间不同位置之间发生着作用和联系，这种地理过程被称为空间交互[1]。
复杂网络作为一种描述自然、社会及工程技术中相互关联的理论，其严谨的数理知识体系和全面的基础统计指标，为研究现实网络系统的空间交互提供了全新视角[2]。
近年来，随着时空轨迹数据的可获取性增强、数据挖掘技术的推广应用和城市地理学的网络转向，促使城市热点区域[3-4]、城市功能及网络结构[5-9]成为地理学、城市规划等学科的研究热点。
现有城市热点区域研究多是基于移动定位大数据讨论热点区域如何识别、分布和演变，网络结构相关研究主要集中在宏观位序关系、节点联系特征和时序变化等方面。
带有时空标记的、个体粒度的出租车轨迹数据具有空间交互特性，其累积效应在某种程度上就是热点区域的空间表现。
学术界很少从复杂网络视角将出租车流动的交互行为嵌入到居民出行的地理空间，缺乏对出租车轨迹映射的热点区域空间交互关系进行全面定量表达以及微观地理解释。
cytoscape用法
cytoscape用法
Cytoscape是一款常用的网络可视化工具，可以用于展示和分析复杂网络数据。
以下是Cytoscape的一些常见用法：
1.导入网络数据：Cytoscape支持导入多种格式的网络数据，包括sif、
csv、txt、xml、json等。
可以通过菜单栏中的File菜单或者Plugins 菜单导入数据。
2.创建网络：如果还没有现成的网络数据，可以使用Cytoscape的
图形界面创建一个新的网络。
在菜单栏中选择New菜单，可以创建一个空的或者基于现有网络的网络。
3.编辑网络：通过Cytoscape的图形界面，可以对网络进行编辑，
包括添加/删除节点、添加/删除边、修改节点/边的属性等。
可以通过菜单栏中的Edit菜单进行编辑。
4.可视化网络：Cytoscape提供了多种可视化网络的方式，包括布局、
颜色、形状、大小等。
可以通过菜单栏中的View菜单进行可视化设置。
5.分析网络：Cytoscape提供了多种网络分析工具，包括网络拓扑分
析、社区发现、网络中心度等。
可以通过菜单栏中的Analyze菜单进行分析。
6.插件管理：Cytoscape支持通过插件扩展其功能，可以通过Plugins
菜单安装和管理插件。
总之，Cytoscape是一款功能强大的网络可视化工具，可以用于展示
和分析复杂网络数据，支持多种数据格式导入、可视化设置、网络分析和插件扩展等功能。
(完整版)可视化方法与技术
可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。
基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用.一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据,超出了人类分析处理的能力.可视化提供了解决这种问题的一种新工具。
一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言,是可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法,日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。
可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现，可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。
可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
二、可视化技术目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系.（一)数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示,这对初步的数据分类理解是有意义的。
针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。
网络分析：探索和理解复杂网络的结构和行为
网络分析：探索和理解复杂网络的结构和行为"网络如此之复杂，仿佛是一张错综复杂的蜘蛛网。
我们如何理解和探索这些复杂网络的结构和行为呢？网络分析就是我们的绳索和放大镜。
让我们一起来了解网络分析的概念、方法和应用吧！"网络在现代社会中无处不在，它连接了人与人，企业与企业，甚至是机器与机器。
不仅仅是互联网，我们生活中的各个方面都有着网络的存在。
这些网络承载着巨大的信息和互动，它们的结构和行为有时候又如此复杂和难以理解。
面对这样的复杂性，人们需要一种方法来解析和理解网络的结构和行为，这就是网络分析。
什么是网络分析？网络分析是一种通过数量化和视觉化网络中的关系、结构和特征的方法，以探索和理解网络的功能和行为。
它基于数学、统计学和计算机科学等多个学科，旨在揭示网络中的隐藏模式和规律。
在网络分析中，重点研究的对象是节点（节点可以是人、企业、网页等）和边（边表示节点之间的连接关系）。
通过分析节点之间的连接关系和属性，我们可以揭示出网络的结构和行为。
例如，我们可以通过分析社交网络中的节点连接模式来了解人际关系的特征；通过分析链路网络中的节点之间的传播过程来研究信息传播的规律。
网络分析的方法和工具要进行网络分析，我们需要使用一些方法和工具来处理和解读网络数据。
下面是一些常用的网络分析方法和工具：1. 数据收集和预处理网络分析的第一步是收集网络数据。
网络数据可以是社交媒体的用户关系、互联网页面之间的超链接、物流网络中的货物流动等等。
一旦收集到数据，我们需要对其进行预处理，例如去除噪声、处理缺失值和异常值等，以确保数据的质量和可用性。
2. 可视化可视化是网络分析中的重要工具，通过可视化可以将复杂的网络结构转化为直观的图形展示。
通过节点和边的位置、大小、颜色等属性，我们可以更好地理解网络的拓扑结构和连接关系。
常见的网络可视化工具包括Gephi、Cytoscape等。
3. 社区发现网络中的社区是节点的集合，这些节点之间的连接更加密集，而与其他社区之间的连接相对稀疏。
网络安全数据可视化
网络安全数据可视化
网络安全数据可视化是一种将复杂的网络安全数据以图表形式展示的方法，旨在帮助用户更直观地理解和分析网络安全情况。
一种常见的网络安全数据可视化方式是使用折线图，通过横轴表示时间，纵轴表示网络安全事件的数量或指标数值，以折线的方式展示数据的变化趋势。
这种可视化方式可以帮助用户追踪网络安全事件的发生时间和数量，并根据趋势分析网络安全情况的变化。
用户可以通过对折线图的观察，判断网络安全事件的高峰期、低谷期，进而制定相应的安全防护措施。
除了折线图，柱状图也是一种常用的网络安全数据可视化方式。
柱状图可以用来比较不同时间段或不同指标之间的差异性。
例如，可以通过柱状图来比较不同月份的网络攻击事件数量，或者比较不同部门的安全漏洞数目。
柱状图可以更直观地展示不同数据之间的差异，帮助用户识别网络安全问题的分布情况，从而有针对性地采取措施。
此外，网络拓扑图也是一种常用的网络安全数据可视化方式。
通过绘制网络拓扑图，可以清晰地展示网络中的各个节点、连接以及数据流向。
网络拓扑图可以帮助用户发现网络中的薄弱环节和潜在风险，从而及时采取安全加固措施。
同时，网络拓扑图也可以用于可视化网络攻击的路径和来源，帮助用户追踪攻击者并进行溯源分析。
综上所述，网络安全数据可视化是一种重要的信息安全工具，可以帮助用户更好地理解和应对网络安全威胁。
通过合适的可
视化方式，用户可以直观地了解网络安全情况的变化趋势、差异性以及整体结构，从而做出科学的安全决策。
brainnetview的用法
brainnetview的用法BrainNetView是一个基于Web的三维网络可视化工具，用于可视化复杂网络和网络动态演化。
它可以帮助用户更好地理解和分析网络数据。
使用BrainNetView的步骤如下：1.准备网络数据：将网络数据存储在一个文件中，通常是一个包含节点和边信息的文本文件。
2.打开BrainNetView：在网页浏览器中输入BrainNetView的网址，打开工具的界面。
3.导入网络数据：在工具界面上找到“Import”或类似的选项，选择并导入之前准备好的网络数据文件。
4.进行可视化设置：根据需要设置节点和边的样式、颜色、大小等参数，以及整体的布局和视角。
5.生成网络可视化图：点击“Generate”按钮，工具将根据设置生成并展示网络可视化图。
6.进行交互和分析：通过鼠标和工具界面上的交互选项，可以对网络图进行导航、放大缩小、选中节点等操作，以及进行相关数据的读取和分析。
此外，BrainNetView还具有一些拓展的功能和特点：1.支持多种网络数据格式：不仅可以导入常见的文本格式，如CSV、TSV等，还支持复杂网络数据的导入，如多重网络、权重网络等。
2.支持动态网络分析：工具可以对网络数据的时序变化进行可视化和分析，展示网络的演化过程和特征。
3.提供交互和导出功能：用户可以通过工具界面上的各种交互选项，对可视化图进行操作和分析，并可以导出生成的可视化图像和数据文件。
4.提供高级分析功能：工具内置了一些高级的网络分析算法和功能，如社区检测、节点中心性计算等，可以帮助用户更深入地了解网络结构和特征。
5.易于使用和共享：BrainNetView的界面友好，使用起来相对简单，而且可以将生成的网络可视化结果轻松地保存、共享给他人。
总之，BrainNetView是一个功能强大且易用的网络可视化工具，适用于各种领域的复杂网络研究和分析。
互联网设计的信息可视化呈现技巧
在互联网的世界里，信息可视化呈现就像是一盏灯，照亮了用户前行的道路，让他们在信息的海洋中，能够清晰地看到重点，找到方向。
而互联网设计的信息可视化呈现技巧，便是这盏灯的灵魂，让用户在互联网的世界里，不再迷茫。
信息可视化呈现，它是一种将复杂的信息通过图形、图像、颜色等视觉元素，以直观、清晰的方式呈现出来的技巧。
就像是在黑暗中点亮一盏灯，让人们在迷茫中找到方向。
它能够让用户在短时间内，快速地理解和消化大量的信息。
在互联网设计中，信息可视化呈现的技巧有很多，以下是一些常用的技巧：首先，我们要善于使用图表和图形。
图表和图形能够以直观的方式，展示出数据的趋势和关系，让用户一目了然。
就像是在讲解一个复杂的问题时，用一个简单的图表来展示，让人们能够更清晰地理解。
其次，我们要注重颜色和布局的设计。
颜色和布局的设计，能够增强信息的视觉冲击力，让用户在第一时间，就能够抓住重点。
就像是在一个繁忙的街头，一个鲜艳的广告牌，能够吸引行人的目光。
再次，我们要善于使用动画和交互。
动画和交互能够让信息以动态的方式呈现，增加用户的参与感和体验感。
就像是在观看一场精彩的演出，观众能够与演员互动，增加观感的乐趣。
在实际的应用中，我们可以参考一些经典的案例。
如苹果的产品设计，其简洁的界面和直观的图标，让用户能够快速地找到自己需要的功能。
又如谷歌的搜索引擎，其结果的排序和展示，让用户能够快速地找到自己需要的信息。
然而，在信息可视化呈现的过程中，我们也需要注意一些问题。
如信息的准确性和完整性，颜色的选择和搭配，图表的清晰度和可读性等。
我们需要根据用户的需求和场景，选择合适的设计方式和元素。
总的来说，互联网设计的信息可视化呈现技巧，是让用户在互联网的世界里，不再迷茫的关键。
我们需要善于使用图表和图形，注重颜色和布局的设计，善于使用动画和交互，以实现信息的直观和清晰。
而这，就是互联网设计的信息可视化呈现之道。
把数据可视化的常见方式
把数据可视化的常见方式把数据可视化的常见方式数据可视化是将数据以图表、图形或其他可视形式展示的过程。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解和分析数据，发现其中的模式和趋势，并从中得出有意义的结论。
在本文中，我们将介绍一些常见的数据可视化方式，并详细讨论它们的特点和适用场景。
一、静态图表静态图表是最基本也是最常见的数据可视化方式之一。
它们通常由柱状图、折线图、饼图等组成，用于展示不同变量之间的关系或比较不同类别之间的差异。
1. 柱状图：柱状图适用于比较不同类别之间的数量差异。
通过柱子的高度来表示数量大小，可以清晰地展示各个类别之间的相对大小关系。
2. 折线图：折线图适用于展示随时间变化的趋势。
通过连接各个时间点上对应变量值的线段，可以直观地观察到变量随时间推移而发生的变化。
3. 饼图：饼图适用于展示不同部分占整体的比例关系。
通过扇形角度来表示各个部分所占比例大小，可以帮助我们更好地理解整体的组成结构。
二、交互式图表静态图表虽然简单易懂，但在处理大量数据或需要动态交互的情况下可能不够灵活。
为了解决这个问题，交互式图表应运而生。
它们通过用户与图表的交互操作，可以实时改变图表展示的内容和形式。
1. 散点图：散点图适用于展示两个变量之间的关系。
通过散点的位置来表示两个变量的取值，在交互式散点图中，我们可以通过鼠标悬停或滚轮缩放等操作来查看具体数据点的数值信息。
2. 热力图：热力图适用于展示二维数据集的分布情况。
通过不同颜色深浅来表示不同数值大小，在交互式热力图中，我们可以通过鼠标移动或点击等操作来查看具体某一区域的数值。
3. 动态地图：动态地图适用于展示地理信息和随时间变化的数据。
通过在地图上显示各种标记和动画效果，可以更直观地观察到不同地区之间以及随时间推移而发生的变化。
三、网络关系可视化除了二维数据的可视化外，还有一类特殊的数据可视化方式，即网络关系可视化。
它们主要用于展示复杂网络结构中节点之间的关系和连接。
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I
ABSTRACT
ABSTRACT
Complex system in real society is either existing in the form of complex network, or could be transformed into complex network by some means. However, the traditional way to organize data in the form of figures and tables makes it very hard to have a whole understanding of complex network. While the complex network visualization technology can effectively show the structure of network, making it possible to obtain useful information and timely make use of it. Due to the rapid development of information society, there generated increasing amount of data. The scale of the complex network is also growing up so that the visualization of network is becoming increasingly difficult in strict accordance with the layout algorithm. On the one hand, the limitation of computer performance causes the ineffectively performance of layout algorithm when dealing with the large amounts of data, resulting in a large number of nodes and edges overlap. On the other hand, if it is put too much nodes on the resulting pictures, that will seriously affect us to observe the network, also make it impossible to get any useful information from it. Therefore, the visualization compression algorithm comes into 显示
（题名和副题名）
何逍
（作者姓名）
指导教师
高辉 教授 电子科技大学 成都
申请学位级别
硕士
（姓名、职称、单位名称）
学科专业 计算机软件与理论
提交论文日期 2015.03.27 论文答辩日期 2015.05.11 学位授予单位和日期 电子科技大学 2015 年 6 月 日
答辩委员会主席 评阅人 注 1：注明《国际十进分类法 UDC》的类号。
电子科技大学
UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
硕士学位论文
MASTER THESIS
论文题目
复杂网络的可视化显示
学科专业
学
号
作者姓名
指导教师
计算机软件与理论 201221060328 何逍 高辉 教授
分类号 UDC 注 1
The visualization compression algorithm aims to delete operation of the nodes and links in the original network appropriately, to show the network's topology better, to help us to have a better understanding of the complex network’s topology, to unearth the useful information of the network. It is well known that most networks’ degree distributions meet the characteristics of power law in real society. That is to say, the vast majority of the nodes’ degree is relatively small, while only a few nodes have large degree. And most of the nodes with smaller degree are less important, because its existence has a little influence on the overall topology of network. Therefore, the compression algorithm is built for the deletion of the less important nodes.
可视化压缩算法的目标就是对网络的节点和边进行删除操作，这样做的目的 是为了更好地展示网络的拓扑结构，便于人们更好地去理解它，以挖掘网络所包 含的有用信息。众所周知，实际社会中的复杂网络的度分布都比较好地满足幂律 分布，即大部分节点的度比较小，只有极少部分节点的度比较大。而这些具有较 较小度的节点中，大部分的节点都属于不那么重要的节点，其存在与否对网络的 整体拓扑结构影响不大。可视化压缩算法的做法就是删除重要程度不高的节点。
作者签名：
日期： 年 月 日
论文使用授权
本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）
作者签名：
导师签名： 日期：
年 月日
摘要
摘要
实际社会中的复杂系统要么以复杂网络的形式存在，要么可以通过某种形式 的转换而变为复杂网络。而传统的利用数字和表格的形式来组织数据的方式，使 得人们很难对复杂网络有整体上的认识。复杂网络可视化技术可以有效地展现网 络的结构，使得人们可以从中及时获取有用的信息来加以利用。而由于信息社会 的高速发展，所产生的数据也越来越多，复杂网络的规模在急剧增长，严格按照 布局算法来对网络进行可视化变得越来越困难。一方面由于计算机性能的限制， 导致其在应对大量的数据时不能有效地对节点进行布局，导致大量节点的重叠和 边的交叉；另一方面，在结果展示的图上节点太多，会严重影响人们的观察，也 就无法从其中获取任何有用信息了。因此，诞生了可视化压缩算法。
本文实现了上述的复杂网络压缩算法，且其中的 PageRank 值的计算及社区划 分都是基于 GraphLab 框架的实现。通过在实际数据集上进行测试，来验证在 GraphLab 框架下的 PageRank 算法和 RAK 算法的准确性及高效性，同时测试本文 的压缩算法。通过检验压缩后的网络的度分布，发现其仍满足幂律的特性，说明 了压缩算法的有效性。最后展示了压缩效果。
II
ABSTRACT
community first, and then to delete the node within the community. When deleting the node, considering the connectivity of the original network, we need to add some links between nodes appropriately. Due to network scale is huge, in order to meet the requirements of accuracy and efficiency, we make use of the GraphLab parallel framework.
This paper designs a compression algorithm on complex network, the compression algorithm mainly consists of two operations: nodes merging and node deleting. Node deleting is based on the importance of nodes, which we represent it with PageRank value in this paper. It is common to have community structure for a complex network, which means node’s importance is relative. Therefore, the compression algorithm use the RAK community mining algorithm based on label propagation to detect the
THE VISUALIZATION DISPLAY OF COMPLEX NETWORK
A Master Dissertation Submitted to University of Electronic Science and Technology of China