【摘 要】
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在大数据时代,如何有效地对大数据处理的结果进行展示具有重要意义。目前针对大规模图数据处理的Web可视化系统需要消耗大量CPU资源完成计算和渲染,在展示大量图数据时受到浏览器性能的限制,导致效率较低。许多工具库通过不断优化算法,在布局性能上有了很大提升,然而渲染方面仍然效率不足。相比于CPU,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）更适合处理大规模运算,但是在GPU上的
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在大数据时代,如何有效地对大数据处理的结果进行展示具有重要意义。目前针对大规模图数据处理的Web可视化系统需要消耗大量CPU资源完成计算和渲染,在展示大量图数据时受到浏览器性能的限制,导致效率较低。许多工具库通过不断优化算法,在布局性能上有了很大提升,然而渲染方面仍然效率不足。相比于CPU,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）更适合处理大规模运算,但是在GPU上的开源工具库仅支持图形渲染,缺乏对布局算法的支持。为解决以上问题,设计实现了将CPU与GPU相结合的图数据可视化系统。首先在CPU上设计实现高效的力导向布局（Force-Directed Layout）算法,并对布局计算流程进行优化,并在布局系统达到初步稳定之后停止布局;然后,将带有位置信息的图数据传输到GPU上,使用对Web图形库进行封装的工具库,设计实现数据的图形表示形式,并在屏幕上完成图形渲染。最后,监听鼠标事件,通过对屏幕坐标进行多种变换,拾取三维物体对象,完成用户交互。此外,设计后台支撑系统,提供图数据存储和计算系统的查询接口,对数据进行预处理。为验证系统的高效性,采用真实数据集SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）中的Wiki Talk数据集进行测试。实验证明该系统支持N度关系、关系图谱和可信关系三种应用场景的查询与可视化功能;对于数百个节点,甚至更大规模的数据集,相较于传统的Graph Exp,基于GPU的可视化系统性能可以提升10倍左右。
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