CN105101093A - 一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，包括：S1：对输入数据进行预处理；S2：对网络拓扑数据进行地理区域的划分；S3：在地理区域内进行拓扑划分；S4：拓扑布局；S5：输出真实复杂网络拓扑位置信息数据，实现可视化。本发明在增加节点地理位置信息的情况下不改变网络布局的美观性，通过改进型的圆形布局算法，使得重要节点的布局范围更加清晰，处于边界的点与其他拓扑中边界的点的连接关系也不会影响该圆形布局，使得布局效果也更加真实。

Description

一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法

技术领域

本发明属于网络拓扑可视化领域，具体涉及一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法。

背景技术

随着现代网络规模越来越大，网络结构越来越复杂，以传统的文本形式对网络进行分析和描述已经不再是最有效的方法了。运用可视化方法及相关的技术手段，将网络的文本描述转换成图形，从而将网络结构快速、清晰地呈现在用户面前，便于对网络的控制、管理和优化提供更加有效的参考，这种以图形体现网络的技术就是我们所说的网络可视化。

网络可视化是将抽象的数据转换成直观的图像，因此网络节点间的布局以及之间的连线就是展示网络拓扑结构的关键。现有的网络可视化节点布局的方法主要有：力导引布局算法，聚类布局算法，圆形布局算法等。

力导引布局算法是Eades于1984年提出的，该算法通过赋予网络拓扑结构以类似弹簧的内部作用力，而后利用内部作用力对节点位置进行调整，最后达到一种类似物理系统的动态平衡。力导引布局算法在计算节点间的内部作用力时，并没有遵循胡可定律，而是自己建立了一套斥力引力体系，这样就需要计算每两点间的作用力直到动态平衡，从而导致时间复杂度较高。

聚类布局算法依据节点属性及相互间的连接关系通过人机交互或应用算法来聚类分组网络节点；通过节点间的连接结构生成聚类，迭代抽取进行每层的聚类，将同层的节点排列在同一平面上。该方法由于比较简单，通常与其他布局方法结合使用。

圆形布局算法先通过优先级来确定节点放置的顺序，优先级最高的放置在圆心处，与其相关联的节点排在同心圆中，对于排在同心圆中的节点，继续按照优先级最高的节点进行迭代处理，直到所有节点排列完毕；圆形布局算法能够很好地体现节点间的层次关系，同时又能将中心节点突出。

通常情况下，现有的网络可视化布局算法中存在的都是逻辑布局算法；逻辑布局算法只考虑布局出来的网络拓扑是否满足以下特性：节点尽量分布均匀、节点连线长度均匀、有连线的节点之间距离应该足够靠近、尽量减少连线之间的交叉以及度数高的点布局在显示区域中心等。但是在实际的生产应用中，对于网络拓扑中节点的布局存在许多物理约束，最常见的就是地理位置信息的约束。

随着移动互联和导航定位等与地理位置相关的网络技术不断的发展，地理位置信息对于网络拓扑的展示显得越来越重要。将具有地理位置信息的网络进行可视化，在符合标准美学的条件下增加节点的地理位置信息使得形成的网络在美观的同时更加具有真实性，使得用户可以对网络拓扑有更加深刻、清晰的认识。

发明内容

本发明的目的是，提供一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，该方法在增加节点地理位置信息的情况下不改变网络布局的美观性,同时使得该网络拓扑更加真实、清晰。

本发明提出了一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，具体包括如下步骤：

S1：对输入数据进行预处理；

S2：对网络拓扑数据进行地理区域的划分；

S3：在地理区域内进行拓扑划分；

S4：拓扑布局；

S5：输出真实复杂网络拓扑位置信息数据，实现可视化。

进一步，S1中，对输入数据进行预处理的具体实现方式为：对真实复杂网络拓扑文本数据进行分析，完成数据加载，将文本数据中的点和边转换为后期算法需要的数据结构。

进一步，S2中，对网络拓扑数据进行地理区域的划分的具体实现方式为：根据地理区域间具有“天然的”拓扑结构，对涉及地理范围较大的网络拓扑数据进行地理区域的划分，将关注点集中在各个区域内的网络拓扑。

进一步，S3中，在地理区域内进行拓扑划分的具体实现方式为：采用GN算法对一个地理区域内的多个拓扑结构进行拓扑划分，寻找距离最大的连接点对，并选择性的删除掉点对之间的边；循环此过程，形成互不相连的拓扑，直至对当前拓扑的划分满意，结束删除过程，完成拓扑划分。

进一步，S4中，拓扑布局的具体实现方式为：S41.拓扑间布局；S42.拓扑内布局。

进一步，S41中，拓扑间布局的具体实现方式为：

将拓扑中具有固定地理位置节点的拓扑抽象成固定节点，将不具有固定节点的拓扑抽象成自由节点；抽象后采用力导引算法进行布局，从而确定每个拓扑的位置；

将每个拓扑看成是一个的圆，抽象成的点根据布局算法得到的位置即是该拓扑的质心，将该质心作为“拓扑圆”的圆心；设一个拓扑O₁，通过拓扑内布局算法得到距离拓扑O₁最近的拓扑O₂，设拓扑O₁和拓扑O₂的节点数量分别为Q(O₁)和Q(O₂)，拓扑中心之间的距离为Dst(O₁O₂)，则拓扑O₁的布局范围为：

$AreaRadius=Dst\left(0_1{0}_2\right)\×\sqrt{Q\left(0_1\right)/\left(Q\right(0_1)+Q\left(0_2\right))}.$

进一步，S42中，拓扑内布局的具体实现方式为：

S421、地理范围内的网络拓扑数据预处理；

S422、将网络节点数据划分为两个子集合：具有地理位置信息的节点集合和可移动节点集合；

其中，将具有地理位置信息的节点直接映射到可视化显示区；

对于可移动的节点，首先按照节点出入度进行优先级排序，然后按照优先级的顺序将节点放入一个队列，将这些点按照顺序一个一个放置于显示区中，每放置一个点，都将该点作为显示区中唯一一个可移动的点，其他节点则不可移动，以此为背景通过圆形布局算法确定新的节点所拥有半径长度和角度；

S423、队列中的所有节点都被放置于显示区中时，所有节点的初始位置确定，拓扑内圆形布局完成。

进一步，S5中，输出真实复杂网络拓扑位置信息数据的具体实现方式为：输出节点的坐标信息，投射到地球模型中，实现地理位置信息的网络可视化。

本发明的有益效果：本发明利用了复杂网络中节点的地理位置信息，与传统的布局算法相比，它不再仅仅是一个单纯的逻辑布局算法，同时也是一个物理布局算法；复杂真实网络的拓扑内布局算法将逻辑布局和物理布局思想相结合，使得布局后的网络拓扑不仅符合美学标准，同时更加真实、清晰；本发明首先确定每个拓扑的质心位置，然后依据节点数量和面积之间的关系准确地确定出每个拓扑所占该地理区域的面积，为后续的拓扑内节点布局提供基础；在传统的圆形布局算法中，对节点位置的计算仅仅考虑了圆心的位置，在本发明中，改进的圆形布局算法不仅考虑了圆心的位置，同时考虑了已经布局的节点个数以及布局范围的边界对节点的影响，根据节点优先级的顺序依次放入拓扑网络中进行布局，这使得重要节点的布局范围更加清晰，处于边界的点与其他拓扑中边界的点的连接关系也不会影响该圆形布局，使得布局效果也更加真实。

附图说明

图1为本发明提供方法的流程框图；

图2为本发明具体实施方式拓扑抽象为布局算法中的节点示意图；

图3为本发明具体实施方式中拓扑布局范围示意图；

包括：拓扑O₁、拓扑O₂、拓扑O₃、拓扑O₄；

图4为本发明具体实施方式中拓扑内布局流程框图。

具体实施方式

本发明提供了一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，主要涉及对输入数据进行预处理S1、对网络拓扑数据进行地理区域的划分S2、在地理区域内进行拓扑划分S3、拓扑布局S4、输出真实复杂网络拓扑位置信息数据S5，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。

本发明所述关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法的流程框图如图1所示，具体包括如下步骤：

S1：对输入数据进行预处理

对真实复杂网络拓扑文本数据进行分析，完成数据加载，将文本数据中的点和边转换为后期算法需要的数据结构。

S2：对网络拓扑数据进行地理区域的划分

由于地理区域间具有“天然的”拓扑结构(例如全球互联网拓扑中，可以对洲际之间、国家之间进行地理区域的划分)，可以首先对涉及地理范围较大的网络拓扑数据，进行地理区域的划分，将关注点集中在各个区域内的网络拓扑。

S3：在地理区域内进行拓扑划分

在一个地理区域内往往具有多个拓扑结构，采用GN算法对其进行拓扑划分，该算法可寻找距离最大的连接点对，并选择性的删除掉点对之间的边；循环此过程就会形成互不相连的拓扑，若对当前拓扑的划分满意，则删除过程结束，完成拓扑划分。

S4：拓扑布局

拓扑布局包括两点：S41、拓扑间布局；S42、拓扑内布局。首先对于区域内部进行拓扑间布局来确定每个拓扑的区域，经过拓扑间布局后每个拓扑的布局范围就确定下来，此时即可在每个拓扑区域内进行拓扑内节点布局。

S41、拓扑间布局

经过拓扑划分后，真实复杂网络中地理区域内网络拓扑就被划分成了多个拓扑；地理区域是和真实地球相对应的，这样就保证了区域内的所有拓扑都是在一定地理范围内的；通过拓扑间布局算法，确定拓扑的大小以及拓扑之间的相对位置。

对于拓扑来说，节点并不仅仅限定于网络拓扑中的节点，也可以将它看成是一个抽象的点，如图2所示，将拓扑中具有固定地理位置节点的拓扑抽象成固定节点，将不具有固定节点的拓扑抽象成自由节点；抽象后便可以采用力导引算法进行布局，从而确定每个拓扑的位置。

在确定了拓扑位置后，由于拓扑内节点布局需要已知拓扑的范围，所以还要确定拓扑的大小；根据拓扑的概念可知，拓扑与拓扑之间布局空间不能重叠，每个拓扑的空间也不能过小，否则会造成布局空间没有充分使用而产生浪费，也会造成布局效果过于密集。本发明将每个拓扑看成是一个个的圆，抽象成的点最后更具布局算法得到的位置即是该拓扑的质心，将该质心作为“拓扑圆”的圆心。

如图3所示的拓扑布局范围，每个圆表示一个拓扑，圆心是该拓扑的质心，即抽象后经过拓扑内布局算法得到的位置坐标。以拓扑O₁为例，经过计算知道拓扑O₂为距离拓扑O₁最近的拓扑，不妨设拓扑O₁和拓扑O₂的节点数量分别为Q(O₁)和Q(O₂)，拓扑中心之间的距离为Dst(O₁O₂)，那么可以按如下公式计算拓扑O₁的布局范围：

$AreaRadius=Dst\left(0_1{0}_2\right)\×\sqrt{Q\left(0_1\right)/\left(Q\right(0_1)+Q\left(0_2\right))}$

一般情况下，面积与节点的数量成正比；假定拓扑的形状为圆形，则拓扑所拥有的半径长度应该是两个拓扑的质心间离与拓扑数量比开方的乘积；通过此方法，可以在没有拓扑质心位置的情况下，将每一个拓扑的布局大小范围确定下来。

S42、拓扑内布局

S421、地理范围内的网络拓扑节点数据预处理；

S422、将网络节点数据划分为两个子集合：具有地理位置信息的节点集合和可移动节点集合；

其中，将具有地理位置信息的节点直接映射到可视化显示区；

对于可移动的节点，首先按照节点出入度进行优先级排序，然后按照优先级的顺序将节点放入一个队列，将这些点按照顺序一个一个放置于显示区中，每放置一个点，都将该点作为显示区中唯一一个可移动的点，其他节点则不可移动，以此为背景通过圆形布局算法确定新的节点所拥有半径长度和角度；

在圆形拓扑布局算法中，随着算法的进行，拓扑图中的每个点都会按照节点出入度大小的顺序布置在圆形的同心圆中，出入度大的节点布置在半径小的同心圆中，随着所布置的节点个数越来越多，新的节点所在的同心圆的半径也越来越大；但是由于拓扑发现所确定的布局范围的边界对新的节点的“限制作用”，虽然节点的半径越来越大，但是半径增长量越来越小。所求半径公式如下：

$r=R*\frac{N}{n}$

r为当前新加入的节点的半径，R为该拓扑所用的布局范围的半径，N为该拓扑中的节点总数，n为当前节点在优先级队列的序号，即按照出入度大小排序中，它是第n大的节点；随着经过圆形拓扑算法确定位置的节点个数越来越多，节点的半径越来越大，但是节点半径的增长量Δr却越来越缓慢。

在确定了半径之后，圆形拓扑中还要确定节点的角度；将拓扑中节点总数确定，按照节点出入度范围分成若干个子集合；对于同一集合的节点，将它们放置在同一个圆周上，角度均匀分配。

S423、队列中的所有节点都被放置于显示区中时，所有节点的初始位置确定，拓扑内圆形布局完成。

S5：输出真实复杂网络拓扑位置信息数据

将每个节点经过前四步处理后的坐标信息进行输出，投射到地球模型中，实现地理位置信息的网络可视化。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

S1：对输入数据进行预处理；

S2：对网络拓扑数据进行地理区域的划分；

S3：在地理区域内进行拓扑划分；

S4：拓扑布局；

S5：输出真实复杂网络拓扑位置信息数据，实现可视化。

2.一种如权利要求1所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S1中，对输入数据进行预处理的具体实现方式为：对真实复杂网络拓扑文本数据进行分析，完成数据加载，将文本数据中的点和边转换为后期算法需要的数据结构。

3.一种如权利要求1所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S2中，对网络拓扑数据进行地理区域的划分的具体实现方式为：根据地理区域间具有“天然的”拓扑结构，对涉及地理范围较大的网络拓扑数据进行地理区域的划分，将关注点集中在各个区域内的网络拓扑。

4.一种如权利要求1所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S3中，在地理区域内进行拓扑划分的具体实现方式为：采用GN算法对一个地理区域内的多个拓扑结构进行拓扑划分，寻找距离最大的连接点对，并选择性的删除掉点对之间的边；循环此过程，形成互不相连的拓扑，直至对当前拓扑的划分满意，结束删除过程，完成拓扑划分。

5.一种如权利要求1所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S4中，拓扑布局的具体实现方式为：S41、拓扑间布局；S42、拓扑内布局。

6.一种如权利要求5所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S41中，拓扑间布局的具体实现方式为：

将拓扑中具有固定地理位置节点的拓扑抽象成固定节点，将不具有固定节点的拓扑抽象成自由节点；抽象后采用力导引算法进行布局，从而确定每个拓扑的位置；

将每个拓扑看成是一个的圆，抽象成的点根据布局算法得到的位置即是该拓扑的质心，将该质心作为“拓扑圆”的圆心；设一个拓扑O₁，通过拓扑内布局算法得到距离拓扑O₁最近的拓扑O₂，设拓扑O₁和拓扑O₂的节点数量分别为Q(O₁)和Q(O₂)，拓扑中心之间的距离为Dst(O₁O₂)，则拓扑O₁的布局范围为：

$AreaRadius=Dst\left(0_1{0}_2\right)\×\sqrt{Q\left(0_1\right)/\left(Q\right(0_1)+Q\left(0_2\right))}.$

7.一种如权利要求5所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S42中，拓扑内布局的具体实现方式为：

S421、地理范围内的网络拓扑数据预处理；

S422、将网络节点数据划分为两个子集合：具有地理位置信息的节点集合和可移动节点集合；

其中，将具有地理位置信息的节点直接映射到可视化显示区；

对于可移动的节点，首先按照节点出入度进行优先级排序，然后按照优先级的顺序将节点放入一个队列，将这些点按照顺序一个一个放置于显示区中，每放置一个点，都将该点作为显示区中唯一一个可移动的点，其他节点则不可移动，以此为背景通过圆形布局算法确定新的节点所拥有半径长度和角度；

S423、队列中的所有节点都被放置于显示区中时，所有节点的初始位置确定，拓扑内圆形布局完成。

8.一种如权利要求1所述的关于地理位置信息的网络拓扑可视化方法，其特征在于，S5中，输出真实复杂网络拓扑位置信息数据的具体实现方式为：输出节点的坐标信息，投射到地球模型中，实现地理位置信息的网络可视化。