基于粒子群优化算法的社交网络可视化_刘芳

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1、第４７卷第１期浙江大学学报（工学版）Ｖｏｌ．４７Ｎｏ．１２０１３年１月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ）Ｊａｎ．２０１３ＤＯＩ：１０．３７８５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－９７３Ｘ．２０１３．０１．００６基于粒子群优化算法的社交网络可视化刘芳，孙芸，杨庚，林海（浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室，浙江杭州３１００５８）摘要：为了使用户快捷、清晰地发现及研究微博用户之间的关系，提出基于粒子群优化（ＰＳＯ）算法的微博数据可视化方法．根据用户在微博中的影响力将用户分为ｎ层，以此来表示用户在网络中对信息的传播影响力的等级．基于数据的关

2、联关系对数据进行子群划分；基于粒子群优化算法，设计目标函数，使粒子群优化算法适应社交网络的布局要求．为了进一步增强可视化效果，降低视觉复杂度，采用曲线代替直线，应用传输函数设置不透明度以及交互的可视化技术．实验结果表明，该方法可以形成清晰的可视化结果，以便更好地分析微博用户之间的关系．关键词：微博；粒子群优化（ＰＳＯ）；可视化分析；子群；社交网络中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１００８－９７３Ｘ（２０１３）０１－００３７－０７ＶｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＬＩＵＦａｎｇ，ＳＵＮＹ

3、ｕｎ，ＹＡＮＧＧｅｎｇ，ＬＩＮＨａｉ（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣＡＤ＆ＣＧ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００５８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ｆｏｒｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｄａｔａｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｓｓｉｓｔｕｓｅｒｓｔｏｒｅｖｅａｌａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｍｏｎｇｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｕｓｅｒｓｍｏｒｅｃｌｅａｒｌｙａｎｄｑｕｉｃｋｌｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈ

4、ｅｉｒｉｎｆｌｕｅｎｃｅ，ｕｓｅｒｓｗｅｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｎｌａｙｅｒｓｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｐｒｅｓｅｎｔｈｏｗｍｕｃｈｔｈｅｕｓｅｒｃａｎｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ｕｓｅｒｓｗｅｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｕｂ－ｇｒｏｕｐｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｒｆｏｃｕｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ；ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍｅｅｔｔｈｅｌａｙｏｕｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｓｔｒａ

5、ｉｇｈｔｌｉｎｅｓｗｅｒｅｒｅｐｌａｃｅｄｗｉｔｈｃｕｒｖｅｌｉｎｅｓｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｖｉｓｕａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｗｅｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｍｅｄａｃｌｅａｒｖｉｓｕａｌｒｅｓｕｌｔａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｄａｂｅｔｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｍｏｎｇｔｈｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ

6、ｕｓｅｒｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ；ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）；ｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｕｂｇｒｏｕｐ；ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ近年来，微博从传统的社交网络中脱颖出来，拥逐渐对其自身造成潜移默化的影响．因此，微博上的有了独立的服务平台，逐渐演化为一种新的信息发人际关系也是一个十分有趣的研究内容．利用可视布形式．随着微博的飞速发展和用户的不断增多，越化的工具，对微博数据进行可视化、可视分析并加以来越多的人开始关注和研究微博，微博成为社交网人机交互，是具有广大前景的研究方向．［１］［２］络分析中一个新的研究热点．微博允许

7、用户通过手社交网络具有小世界和无尺度的特性，所机、网络等方式及时更新自己的个人信息，并与他人以社交网络可视化的核心问题是节点布局的问题，交换信息，维护自己的人际交往圈．每个用户在微博即在有限的屏幕上对节点进行合理的分布显示．传上维护这一个不同于现实生活的人际交往圈，并且统的布局方法有矩阵、树形、弹簧布局、双曲布局等．收稿日期：２０１１－１０－１７．浙江大学学报（工学版）网址：ｗｗｗ．ｊｏｕｒｎａｌｓ．ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｅｎｇ基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０