可视化学习：可视化布局方法简介及优缺点

可视化布局方法

一、物理布局
二、逻辑布局
- 1.力导引布局算法
- 2.圆形布局算法
- 3.树型布局算法
- 4.射线型布局算法（树型布局的优化）
- 5.层次型布局算法
- 6.网格型布局算法
- 7.启发式布局算法
- 补充

一、物理布局

地理位置映射算法
- 将已知实际地理坐标的网络节点和连接按照地理相对位置和一定比例映射出来。适合具有较强地理位置属性的主干网络，不适合地理位置属性较弱的局部网络。

二、逻辑布局

1.力导引布局算法

将网络拓扑中的节点想象成一个钢圈，将拓扑中的边想象成一个弹簧。每个钢圈拥有一个初始位置，通过弹簧的拉伸将钢圈的位置改变从而保证整体的势能最小。力导引布局算法的核心是计算节点之间的斥力引力。有边相连的节点之间具有引力；任意两个节点之间具有斥力。
温度系数常量：模拟节点移动的幅度，随着迭代次数增加而减小。最终达到平衡。
优点：以物理模型为基础，保证节点的布置均匀、稳定；连接边交叉、节点重合的情况很少，布局更加美观。
缺点：算法复杂度较大，不适用于大型网络拓扑的布局；并且由于力导引算法看重布局上的平衡和美观，也在一定程度上遮掩了网络拓扑原来的拓扑特性。
改进：
- （1）基于弹力模型的改进算法（KK），在弹力模型基础上加入胡克定律，降低了系统能量。
- （2）经典的FR算法，将节点看作原子，加入原子之间的静电力，通过计算系统的总能量并使得能量最小化，从而达到布局的目的。这种改进的能量模型，可看成弹簧模型的一般化。

2.圆形布局算法

通过节点属性将节点放置在不同的圆周处以获取不同的层次效果。对于圆心处放置属性值最大的节点，最小的圆周放置属性值次大的多个节点，依次类推，最大圆周放置属性值最小的那些节点。
优点：算法简单容易实现，比较适合社交网络、邮件网络中关键人物的特征展示，体现出层次关系，突出中心。
缺点：只关心网络的层次关系。

3.树型布局算法

选取根节点，从该节点出发通过连接关系设置子节点，以此类推。还要设置根节点和子节点、子节点和子节点之间的距离（坐标）。
优点：算法简单容易实现，收敛速度快、图形结构清晰。
缺点：改变了原始拓扑结构，算法复杂度较大，不适合大型复杂网络。

4.射线型布局算法（树型布局的优化）

选取中心节点，从该节点出发通过连接关系设置子节点，以此类推。还要设置坐标。
优点：算法简单容易实现，清晰展示网络拓扑结构，节点不易重叠，空间利用率高。
缺点：算法复杂度较高，中心节点选取较困难，有边交叉问题，不适合大型网络拓扑。

5.层次型布局算法

按照一定算法标准将图进行分层处理，并用三维空间坐标系其中一维坐标来表示图形的层次，然后对每一层的子图分别进行二维空间上的可视化布局。
优点：能够避免边与边的交叉，展示大型网络的概况，当用户想查看详细网络结构时再展开。
缺点：节点数量过多时分层困难，不适用于层次不明显的网络。

6.网格型布局算法

自上而下分层，任何一个节点按照网格法广度优先遍历的顺序从左到右、从上到下逐个摆放。
优点：算法简单容易实现，缓解了空间分配的压力，适用节点比较多时的网络。
缺点：节点连接关系不直观。

7.启发式布局算法

将大型网络分割成不同区域，根据每个区域的特点和情况选择合适的布局算法。
优点：在整体和局部上都能够体现出网络拓扑特性，展示拓扑结构，提高布局效率。
缺点：面临大型网络的分割、分类聚类、选择何种算法等困难。

补充

另可分类为：
- 正交布局算法：节点沿水平或垂直方向排列（树型、网格型）；
- 径向布局算法：根节点在中心，各层子节点放在半径不同的同心圆上（圆形）；
- 力引导布局算法。

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