【摘 要】
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对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混
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对象间的关联关系可视化主要是通过图的连边进行表达的,但是对象间的关联关系纷繁复杂,大量的连边交错会造成严重的视觉混乱,图布局和边捆绑都是解决复杂连边造成的视觉混乱问题的有效途径,然而某些节点的地理位置具有实际的含义,只能通过边捆绑方法来减少幅面载负量,进而揭示图的潜在关联规律。以往的边捆绑算法是在边的两端节点固定的前提下,调整边的中间控制点的位置,这样会使得大量边被聚集在一起,不仅会造成二次视觉混乱,且难以在节点级别揭示图的关联趋势。针对这一问题,本文提出了一种以节点为中心的关系边聚类与可视化算法。
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