【摘 要】
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网络聚类模式发现是网络分析中的一项重要任务，好的网络布局应能体现网络中的聚类特征，并允许用户从不同层次探索网络结构。为此，基于社团划分和多层次布局思想提出了聚类特征层次布局算法。首先利用种子节点和个性化PageRank对网络实现社团划分；其次根据划分结果对网络进行粗化，并设计了粗化网络初始布局；然后利用节点度信息改进力导向模型以完成细化。最后，为验证所提算法的有效性，设计了从整体到局部的实验，实验
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网络聚类模式发现是网络分析中的一项重要任务，好的网络布局应能体现网络中的聚类特征，并允许用户从不同层次探索网络结构。为此，基于社团划分和多层次布局思想提出了聚类特征层次布局算法。首先利用种子节点和个性化PageRank对网络实现社团划分；其次根据划分结果对网络进行粗化，并设计了粗化网络初始布局；然后利用节点度信息改进力导向模型以完成细化。最后，为验证所提算法的有效性，设计了从整体到局部的实验，实验表明所提算法能够在有效时间内生成高质量的布局结果，与现有布局算法相比，所提算法更能真实展示网络聚类特征，
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