论文Gephi的社交网络消息可视化分析系统的设计和实现是适合社交网络论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关社交网络开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要： 传统基于遗传算法布局无向图方法塑造的社交网络消息可视化系统不适合大规模社交网络消息的可视化,存在运行时间长以及显示效果粗糙等问题.针对该问题,设计并实现了基于Gephi的社交网络消息可视化系统,其由显示层、业务逻辑层以及数据支撑层构成,该系统可呈现出社交网络消息的路径传播以及系统的可视化布局.详细介绍了系统实现社交网络消息可视化的工作流程.网络工具Gephi分别采用基于时间序列以及树状排列的算法,对相似消息以及具有明确用户转发关系的消息进行排序,对经过排序后的消息采用Gephi的文件格式gexf进行写入保存操作,生成社交网络消息的传播路径图.实验结果说明该系统具有较低的时间复杂度、对社交网络的布局效果更佳,可视化性能强.
关键词： Gephi； 社交网络； 消息可视化； 传播路径
中图分类号： TN711?34； TP391.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）17?0183?04
Design and implementation of Gephi?based information visualization
analysis system for social network
NING Yuefei, LI Yanping
（Zhengzhou Shengda University of Economics, Business and Management, Zhengzhou 450000, China）
Abstract： The social network′s information visualization system constructed with traditional undirected graph method based on genetic algorithm is unsuitable for information visualization of large?scale social network, and has problems of long running time and rough display effect. In order to solve the above problems, a Gephi?based information visualization system of social network was designed and implemented. The system is composed of display layer, business logic layer and data support layer, and can present the information propagation path of the social network and visualization layout of the system. The work flow of social network information visualization realized with the system is introduced in detail. The algorithms based on time series and arborescence sorting are used in network tool Gephi respectively to sort the similar information and information with explicit user forwarding relation. The sorted information is written and sed with file format gexf of Gephi to generate the information propagation path diagram of social network. The experimental results show that the system has low time complexity, perfect layout effect of social network, and strong visualization performance.
Keywords： Gephi； social network； message visualization； propagation path
隨着科学技术的发展,社交网络平台在人们的生产和生活中具有广泛的应用价值,社交网络平台使得网络舆论高速传播,网络中的数据量呈现爆炸式增长[1].对社交网络中的海量数据进行分析和可视化,能够将抽象的数据变换成人们更易理解和观测的图形,形象描述出数据内的信息,实现舆论信息的有效监控[2].传统基于遗传算法布局无向图方法塑造的社交网络消息可视化系统不适合大规模社交网络消息的可视化,存在运行时间长以及显示效果粗糙等问题[3].因此设计更加准确、高效的社交网络消息可视化分析系统具有重要的应用意义.
1 Gephi的社交网络消息可视化分析系统
1.1 系统逻辑层结构
本文设计的可视化系统由显示层、业务逻辑层以及数据支撑层构成,如图1所示.
（1） 显示层为用户提供了可交互的界面,确保用户在界面上设置需要呈现的数据和待检索的文字信息,并向用户呈现结果信息、文本检索信息排列情况以及社团状态等.
（2）业务逻辑层用于对显示层反馈的用户需求进行操作,将操作后的数据以及图形信息再反馈到显示层.业务逻辑层由数据爬取模块、数据操作模块、文本向量化模块以及可视化模块构成[4].其中的数据爬取模块设计在新浪微博API中的网络爬虫可按照显示层设定的爬取需求完成社交网络信息的采集.数据处理模块将爬取的数据变换成后续需要处理的格式化数据[5],通过MapReduce和Oozie协同进行用户间行为的采集、用户关系数据的加权以及用户微博数据格式化等处理.社团划分模块采用不同的社团划分方法,将获取的用户关系加权数据进行社团划分,存储获取的社团信息.文本向量化模块将社团的微博文本信息和显示层反馈的检索文件变换成向量,运算获取社团信息同检索文本的同类度,将完成排序的结果反馈给后续模块.可视化模块采用Gephi工具,基于获取的社团信息以及用户关系,获取社交网络消息的路径传播图[6],通过显示层呈现系统可视化布局图.
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参考文献：
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