[0001] 本发明涉及可视化与人机交互领域，具体针对实际应用中普遍存在的节点链接图可视化形式提出一种基于深度扩展模型的图可视化可控布局交互式生成方法。

[0002] 图数据广泛存在于实际应用中的各个领域，包括社交网络、分子结构和引用网络等。图可视化支持用户直观理解数据内部连接和拓扑结构。在图可视化的各种方法中，节点链接图的应用最为广泛，其支持用户理解图数据拓扑结构和连接关系，其中，数据对象被映射为节点，数据对象之间的连接关系则表示为节点之间的连线。目前可视化研究领域提出了很多算法布局节点链接图。不同算法适用于不同图数据类型与分析任务。同一个图的布局形式根据选择算法和其具体配置呈现出多样性。

[0003] 在确定节点链接图可视化形式的过程中，用户往往需要结合自身偏好及其对数据的理解，从而选择最符合需求的图可视化形式，进而辅助用户分析图数据，因此支持用户高效地得到符合其需求的图可视化布局是非常重要的任务。目前获得符合用户需求的图布局形式主要通过编写代码与交互选择模板，然而编写代码的方法支持用户通过调整布局算法参数从而探索得到符合其期望的布局，此方法学习难度大且编程负担较重，不适用于大部分非专家用户。尽管交互选择模板的方式能够提高用户布局选择的效率，但是这一过程需要用户遍历所有的图布局算法，繁琐且耗时，且不能充分利用用户对图布局结果的期望。目前尚未存在方法能够充分根据用户的期望，高效精准的生成图可视化布局形式。

[0064] 下面结合说明书附图与具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。

[0065] 图1示出了本发明实施方式中用户的操作流程。

[0066] 图2示出了本发明具体实施方式中图拓扑结构增强的方式，以黄色节点为例。左侧的图突出显示了与其连接的原始边缘。中间的图突出显示了2阶局部边，右侧的图突出显示了全局脸变，根据预定义的距离阈值τ进行连接。

[0067] 图3示出了本发明具体实施方式中图布局的约束生成流程，以采样一个带有噪声的布局XT～N(0，1)开始，然后将其与用户的布局期望派生的约束合并，在重新定位布局的质心后，本发明得到表示节点位置的张量X。进一步通过图增强，生成表示边类型和图的邻接矩阵的张量E和A。本发明利用拉普拉斯特征向量进行位置编码，得到表示初始节点嵌入的张量H。上述张量被输入到噪声预测器中进行去噪。为了有效协调给定的约束和模型生成，每个时间步都经历n次重新采样。完整的生成过程迭代T次，最终生成X0作为模型的输出。

[0068] 图4示出了本发明具体实施方式中的系统前端图可视化探索与布局约束交互构建界面，探索数据流每一个模块对应一个布局约束和图数据，模型生成结果将直接以图可视化的形式展示。如附图4，系统图可视化面板用于可视化后端模型的生成结果，图中的黄色节点即为用户添加的约束信息。

[0069] 图5示出了本发明具体实施方式中图布局生成结果与参考布局的对比。

[0070] 图6示出了本发明具体实施方式中针对树图的生成效果与参考布局的对比，其中使用的模型是在基准图数据集上训练，说明了模型的泛化能力。

[0071] 图7示出本发明具体实施方式中生成多种不同类型的图布局与参考布局的对比，所有图形布局都由一个模型生成，验证了模型同时学习不同种类的图及其对应的可视化布局结果的能力。

[0072] 图8示出了本发明具体实施方式中使用布局约束得到的布局效果，黄色节点表示提供给模型的布局约束。每行中的两个布局描绘了相同的图形，所有图形布局都由一个模型生成，验证了模型约束生成的能力。