许多节点的图形算法

Question

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我一直在尝试开发一个基于Web的应用程序来帮助绘制节点及其交互关系图。我尝试使用Sigma.JS和Force Atlas扩展。对于我的简单测试（少量节点），结果非常好看，但是增加了一千个节点后，结果变得混乱无序。 Many nodes vs Few Nodes

是否有什么方法可以使结果更易于查看？（不仅仅是一个大块）我该如何做到这一点？是否已经编写了任何算法（我可以实现）？请注意保留HTML标记，只翻译文本内容。

- 1478963

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请搜索谷歌上的“图聚类算法”或“分层图聚类”。 - JayC

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你可以使用强连通分量（SCC）将图形划分为较小的组件（将每个SCC表示为单个节点，在选择时展开）。 - Vikram Bhat

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高度连接的节点图没有“子流形”，使它们难以轻松查看。即使您将节点间距离扩大很大，也不会使blob更容易理解。也许您需要另一种查看数据的方式。d3.js具有许多算法，包括其自己的力图布局。http://d3js.org/ - Dr Rob Lang

@brainwipe 上面的是一个力导向算法（我使用它是因为它使用了我所给出的相同输入）。然而，我可以解析我的数据以匹配d3js的输入，并通过这种方式进行操作，以查看是否会给我带来更好的结果。 - 1478963

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@user2100799 希望它是特定于领域的，这可能会给出一些关于哪些特定算法可能适合您的线索。很抱歉，我什么也没有 :(。你能做的最好的事情就是像JayC建议的那样挑选各种分层/多尺度力算法，并看看哪些效果好。 - Andy Jones

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2个回答

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sigma.layout.forceAtlas2 能更好地缩放，但是如果图表连接密度很高，它也不能做到奇迹。

- Seb

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Lars Kotthoff · Accepted Answer

您可以尝试使用 Fruchterman-Reingold 力导向布局（有一个 sigma 插件可用）。它特别是最小化交叉链接的数量，因此通常更适合大型图形（除非所有节点都有大量连接）。

此外，fisheye 插件在绘制完图形后可能有助于更好地理解图形。