[发明专利]基于视觉感知的图布局评估方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机图形学以及视觉感知领域，具体地说是一种考虑到视觉感知的图布局评估方法，其涉及到网络图的布局算法，热力图等。

背景技术

复杂网络包括社交网络，金融交易网络，生物网络等，它已成为最近几十年研究的热点话题。特别是在近几年中，随着Facebook、微博、微信等国内外大型在线社交网络的不断出现，复杂网络越发引起了人们的关注。复杂网络可以通过网络可视化布局的方式展现出来，从而直观的获取数据中的关系特征，所以网络图的可视化布局算法也是近几十年内研究的热门领域。现有的网络图可视化布局算法有很多，包括力引导布局，圆形布局，地图布局等几大类，每一类中又有许多布局算法。图布局的目标是为网络图设计合适的布局方式，现阶段已经有许多为了满足各种美学标准而设计的不同的图布局方式。这些美学标准包括点的分布均匀、线的交叉数量最小、边的长度统一等。但是某种布局方式并不能同时满足各种标准，但是可以针对研究和观察的重点，找出最优的可视化布局算法。因此如何从针对特定的数据集，从众多的布局算法中选出一种合适的布局方式加以展示具有重要的意义。

在复杂网络的拓扑结构中，每个节点的重要程度是不同的，节点重要性是复杂网络研究中一个重要的概念，有许多不同的方法用来评估节点的重要性。针对不同情况下的复杂网络，发掘重要节点，并采取相应的措施。例如在传染病网络中，可以快速找到病源，并对其治疗、隔离；在犯罪关系网中，分析出团伙的头目人员，有目标性的进行抓捕。拓扑结构中节点重要性的研究具有现实意义，能够帮助用户分析出来重要的节点，加强用户对重要节点的关注。

人类感知在可视化领域中起着重要的作用，好的视觉感知能够极大的提升信息展示的数量和质量。在图可视化布局中，由于节点的度数不同，周边的节点和边的数目有差异，受视觉因素的影响，用户对不同节点感知的先后顺序是不同的，不同的节点具有不同的视觉重要性。当节点的视觉感知重要性顺序和其拓扑结构重要性顺序一致时，重要节点能够更好的被用户察觉，从而得到更好的可视化展示效果。因此，在图布局中，考虑到节点的拓扑结构重要性，把拓扑结构重要性高的节点放在更易于被用户观察和感知的位置，具有很高的实用价值。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于视觉感知的图布局评估方法，该方法从视觉角度评估不同的图布局，解决了现有的图布局评估大多基于美学标准、很少基于视觉角度的问题，具有一定的实用价值。

实现本发明目的的具体技术方案是：

一种基于视觉感知的图布局评估方法，该方法包括以下步骤：

a)提出节点的度数、节点周边区域内点的个数、边的个数，交叉的边的数目这些会影响图布局中节点的视觉重要性的因素，分别从以上因素出发设计了不同的网络图，通过在线问卷调查让用户判断对图中不同节点感知的先后顺序，来探究以上因素是否会影响图布局中节点重要性，以及影响是正向或是负向的。从实验结果中可以得到，节点的度数越高，视觉重要性越高；节点周边区域内的点的个数与节点的视觉重要性呈正相关；节点的视觉重要性随其周边边的数目增大而增大；节点的视觉重要性与其周边区域内边的交点数呈负相关。因此可设定节点的度数、节点周边区域内点的个数、边的个数，交叉的边的数目为节点视觉重要性影响因子；

b)给定一个网络结构的数据集，计算网络结构中每个节点的拓扑结构重要性(T(p))，即分别计算节点度数、节点接近度、节点介数和节点特征向量，它们从不同角度反映了节点在一个网络结构中的重要性；

c)针对某种图布局，结合a)中实验得到的节点视觉重要性影响因子，计算图中每个节点的视觉重要性，具体步骤为：

i)对于图中每一个节点p，分别计算节点度数d，节点周边区域内的相邻节点数n，节点周边区域的边的数目e，节点周边交叉点数目c这些影响节点视觉重要性的指标；

n＝|{p_i|p_i∈Area}| (1)

e＝|{p_ip_j|p_i∈Area，p_j∈Area}| (2)

ii)对于图中每一个节点p，先对步骤i)中获取的每一个指标进行归一化处理，然后相加之和即为该节点的视觉重要性V(p)；

V(p)＝d(p)/maxd+n(p)/maxn+e(p)/maxe+c(p)/maxc (4)

d)对比节点的视觉重要性和拓扑结构重要性，具体包括：