基于多层次随机梯度下降的大规模图布局算法
Large-scale graph layout algorithm based on multi-level stochastic gradient descent
1. 西南科技大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 信息工程学院, 四川 绵阳 621000
2. 四川轻化工大学 计算机科学与工程学院, 四川 自贡 643000
摘要
大规模图布局问题是图可视化领域研究热点之一。应力布局模型在保持全局布局结构方面表现出色，然而其求解速度却不及弹簧电荷模型，且局部布局质量也有所欠缺。在维持全局结构稳定条件下，为提高应力模型求解大规模图时的布局速度、改进布局局部结构表达，文章提出了一个新的多层次随机梯度下降图布局模型。首先利用基于邻居结构的图压缩合并算法生成层次图结构，再使用节点最优放置算法初始化节点坐标，最后利用融合了节点正负样本的随机梯度下降算法细化布局，改进局部布局质量，同时多层次方法有效提高了布局速度。最后在30个不同规模的数据集上与现有布局模型进行对比实验，从布局计算效率、布局质量以及可视化效果三个方面证明了该方法的有效性。
基金项目
四川省自然科学基金项目(24NSFSC5113)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0073
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期
发布历史
[2024-05-20] 优先出版
引用本文
周颖鑫, 李学俊, 吴亚东, 等. 基于多层次随机梯度下降的大规模图布局算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0073. (Zhou Yingxin, Li Xuejun, Wu Yadong, et al. Large-scale graph layout algorithm based on multi-level stochastic gradient descent [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0073. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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