基于力导向布局的知识图谱可视化方法

作     者：康健梓 周虹 

作者机构：深圳大学计算机与软件学院 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金(61103055) 深圳海关科研项目(2024SZHK001) 

主　　题：知识图谱 可视化 力导向布局 边绑定 

摘      要：知识图谱数据是由自然语言处理模型在海量文本文献中提取出来的、具有实体间关系的一种典型网络结构数据， 而网络结构数据的主流可视化方法是使用力导向布局的节点链接图. 针对传统力导向布局的节点链接图没有考虑知识图谱数据中的实体标签和关系标签信息， 导致结果中存在实体节点和关系链接的分布较为随机的问题， 提出一种基于力导向布局的知识图谱可视化方法. 首先对知识图谱数据进行数据准备， 获得规模合适的知识图谱子图数据; 然后在力导向布局中加入3种新力， 使得改进后的布局可以更好地展示知识图谱中实体之间的关系、实体和关系标签类型; 最后引入边绑定技术并提供基本的交互技术， 提升方法的可视效果和交互功能. 在具有3万个实体的医疗知识图谱数据和具有200万个实体的网络黑产知识图谱数据上的实验结果表明， 与其他力导向布局方法相比， 所提方法的整体布局在细节上更有规律， 可读性更好.