Çok büyük bağlantı grafiklerini görselleştirme

25

Çok büyük yönlü link grafikleri görselleştirmek için bir araç arıyorum. Şu anda ~ 10 milyon kenarlı ~ 2 milyon düğüm var. Birkaç farklı şey denedim, fakat çoğu zaman 100k düğüm grafiği yapmak için saatler sürdü.

Ne denedim:
Bir günümü gephi ile geçirdim, ancak 80K düğümlerinin eklenmesi yaklaşık bir saat sürdü ve uygulama çoğunlukla işe yaramaz hale geldi.

Baska öneri?

Etkileşimli bir görselleştirme bir artı olacaktır.

visualization 
— madmaze
kaynak
Zaten denediğini söyleseydin yardımı olurdu. Graphviz'e bir şans verdin mi?
— Wolfgang Bangerth 19:12
1
Graphviz ilk deneyeceğim şey. Bu boyutta bir şeyle çalışıp çalışmayacağı konusunda hiçbir fikrim yok. Açıkçası, bitişiklik matrisi için seyrek bir temsil kullanan bir şeye ihtiyacınız olacak, ancak bir yazılım paketinin kullanmayacağı düşünülemez görünüyor.
— David Ketcheson 19:12
Şu anda Graphviz'e bir şans veriyorum, biraz daha umut verici görünüyor, ancak etkileşime izin verdiğini sanmıyorum
— madmaze 19:12
2
Grafiği seyrek bir matris olarak yorumlamayı ve MATLAB veya Octave'in 'casus' işlevi ile görselleştirmeyi denediniz mi? 10 milyon sıfır olmayan giriş, orta derecede güçlü masaüstlerine kolayca ulaşılabilmektedir. Bu da sizi spektral biseksiyona hazırlar (grafiğinizin bölümlerini bulmak, onu görselleştirmenizi kolaylaştırabilir).
— Jack Poulson,
1
ziyarete baktın mı
— pyCthon

Yanıtlar:

13

Graphviz çalışması gerekir. Florida Üniversitesi seyrek matris koleksiyonundaki matrislerle ilgili görüntülerin, Yifan Hu tarafından geliştirilen kuvvet yönelimli bir grafik görselleştirme algoritması olan sfdp kullanılarak görüntülendiğine inanıyorum. Koleksiyondaki matrislerin çoğu, karşılık gelen bir görselleştirme oluşturmak için hesaplanmış bir zaman süresine sahiptir, bu nedenle grafikleri görselleştirmek istediğinize benzer özelliklere sahip matrisleri arayabilirsiniz. Örneğin, ~ 2.1 milyon düğümü ve ~ 3 milyon kenarı olan bir grafik oluşturmak için Hu ~ 36000'ler veya 10 saat sürdü. Grafiği oluşturmak için hangi donanımın kullanıldığı açık olmasa da, muhtemelen bir masaüstü veya dizüstü bilgisayarın kullanıldığı makul bir tahmindir ve zamanlar en azından size grafiğin oluşturulmasının ne kadar zaman alabileceği konusunda kabaca bir fikir verecektir. Hu'nun algoritması, en gelişmiş görselleştirme algoritmalarından biri gibi görünüyor (2005'te yayımladı), ancak bu alanda uzman olmayan biri olmadığı için, daha iyi algoritmalar olup olmadığına dair konuşamam. Bu algoritma bir seçenek olarak Graphviz'e dahil edilmiştir ve tarif ettiğiniz gibi büyük grafiklerde kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

— Geoff Oxberry
kaynak
Çok temiz. Barnes-Hut, grafiğin düğümleri arasındaki kuvvetleri simüle etmek için kullanılıyor gibi görünüyor, bu yüzden paralel bir FMM uygulamasının önemli bir hızlanma getirebileceğini varsayardım. Öte yandan, Hu'nun metodu, paralelleşmesi zor olan MeTiS'e benzer çok seviyeli bir yapıya sahip gibi görünüyor.
— Jack Poulson
Evet, makaleye baktığımda, paralel bir FMM uygulamasının ilginç olabileceğini düşündüm, ancak paralel algoritmalar konusunda fazla tecrübem olmadığından ne kadar pratik olacağından emin değildim.
— Geoff Oxberry
3
@JackPoulson - öksürük
— Aron Ahmadia
@GeoffOxberry - yukarıdaki bağlantıya bakın
— Aron Ahmadia
1
@JackPoulson - Zorla yönlendirilmiş mizanpaj algoritmalarının ilk tohumlamaya oldukça duyarlı olduğunu göreceksiniz, daha estetik mizanpajlar için sorunu yeniden biçimlendirmek için diğer gruplar tarafından yapılan bazı güzel çalışmalar vardı.
— Aron Ahmadia,
5

Bkz. Graphinsight 1.2, milyonlarca düğümle kolayca baş edebilir ve etkileşimli ve 3D olarak görüntülenebilir.

Ayrıca grafikleri, yüksek verimli cebirsel yöntemler veya zorla yönlendirilmiş yöntemler ile milyonlarca düğüm ve kenarla düzenleyebilirsiniz. Değerlendirme için deneme sürümünde kullanılabilir ( Feragatname: Programın yazarlarından biriyim ).

www.graphinsight.com

— linello
kaynak
1
@ linelio - Cevabınız için teşekkürler ve bilim kuruna hoş geldiniz! Lütfen tanıtımla ilgili kuralları inceleyin ve önerilerde bulunurken kişisel bağlantıları açıkça belirttiğinizden emin olun.
— Aron Ahmadia
5

İşte zaman içinde toplanan bazı öneriler ve linkler:

  • 2M düğümleri için, donanımınızı bilmeyen bir şey önermek zordur ve muhtemelen bazı veri azaltma işlemleri sıralıdır , ancak serbestçe elde edilebilecek şeyleri alarak, zGrViewer görselleştirme gereksinimlerinize uyabilir (GraphViz gerektirir).
  • @PyCthon fikrinin ardından, çizimde bazı etkileşimler için VisIt'a bir göz atmanızı önerin .
  • Diğerlerinin yanı sıra düzgün yerleşim algoritmaları ( Fruchterman-Reingold ve Kamada-Kawai ) içeren R istatistik dili igraphiçin paketi tekrar ziyaret ediyorum .
  • Büyük Grafik Düzeni kitaplığı artık SourceForge'da.
— Geyik avcısı
kaynak
0

Bunu çoğu tarayıcıdan ve not defterinden yapmayı sağlamak için http://www.github.com/graphistry/pygraphistry yapıyoruz. Buradaki fikir, büyük grafikleri (kaydırma / yakınlaştırma / vb.) Oluşturmak için WebGL kullanmak ve gerçek zamanlı hesaplamanın çoğunu (düzen, filtre vb.) GPU bulutuna boşaltmaktır. Gephi veya Cytoscape'e benzer, ancak daha büyük grafiklere ve veri analizine odaklanarak ve web ve not defterlerine entegre olur.

— Leo Meyerovich
kaynak
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.