以图形集群在图形用户界面中表示网络中的物件的方法与流程

1.本发明涉及图形用户界面(gui)领域。特别地，本发明涉及一种以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法。


背景技术：

2.图形用户界面(gui)是一种用户界面的形式，其允许用户通过图形图标及指示器而非基于文本的用户界面与电子装置互动。设计图形用户界面的视觉构成及时间行为是人机交互领域中软件应用程序设计的一个重要部分。它的目标是提高存储程序的底层逻辑设计的效率及易用性，而图形用户界面中的操作通常是通过对图形元素的直接操作来完成。
3.特别地，术语图形用户界面(gui)通常指一个应用程序的可视的图形界面特征。用户可以通过操纵视觉小部件与信息进行交互，这些小部件允许与它们所持有的数据种类相适应的交互。一个精心设计界面的部件被选择来支持实现用户的目标所需的行动。
4.在计算机网络基础设施的管理领域，非常重要的是使用图形用户界面来简化在用户层面上对众多连接及数据交换的表示。特别是，为了监测及保护大型现代ot/iot/it计算机网络，一个基本的先决条件是需要确保良好的网络可见性，换句话说，需要对网络中存在的所有计算机/装置以及它们之间发生的所有通信有一个清晰的可见性。
5.为确保适当的网络可见性而采用的一种图形用户界面是网络图，其中网络中的每一个计算机或装置被表示为一个节点，它们之间的通信被表示为连接节点的链接。在一网络图中，为了对所有组件进行清晰的可视化，需要以这样的方式布置节点，使其相互之间有良好的间隔，其中由一链接直接连接的节点应该被放置在彼此之间的封闭位置，如果在新的迭代中出现新的节点或链接，其他节点的位置不应该有实质性的变化。
6.具有数千或数百万节点的复杂网络图的可视化提出了几个苛刻的问题。一个是可视化系统的性能，它必须足够快，以使互动的用户体验可行。另一个是网络图的可用性，因为图的可视化必须足够简单及清晰，以便用户能够有效地利用它。
7.如果考虑到一个有数百万个节点的非常大的图，所有的节点显示在同一个窗口中的简单可视化几乎是无用的，因为用户没有办法在网络图中确定自己的方向。
8.为了解决这个问题，一种常见的方法是图形集群，它主要是将几个节点归纳到一个叫做集群的宏观节点中，并将每一个集群作为一个单一的元素进行可视化。然后，当用户明确要求时，或者当放大时，集群可以被扩展以显示组成它的节点。
9.实现诸如这种网络图的可视化需要解决两个主要问题。第一个问题是集群计算，通常被简单地称为集群，包括从一个给定的网络图开始，将每个节点关联到一个集群。有几种不同的方法可用于集群。为了确保大型网络图的可扩展性，通常集群可以相互嵌套，以父/子树的形式排列。在一个高级别集群内，可以存在有几个子次集群，这些子集群本身也可以包含其他的次集群，以此类推。包含一些其他集群的集群被称为父集群，所包含的集群被称为子集群。一旦集群可用，另一个问题是用于可视化集群网络图的方法，并执行扩展(从一个可见的集群中显示所述集群中的多个节点)及收缩(从一个可见的节点中仅显示包
括它们的集群)。
10.已知有几种用于绘制集群图的方法。
11.一些方法被称为“布局调整”方法。它们需要所有节点的初步配置，一旦有了这个配置，就会使用一个调整过程来提取集群的位置并将其可视化。然而，对于大型图来说，这些方法并不能确保所需的可扩展性。例如，考虑一个具有少数高级别集群及大量次集群及节点的集群图。这些方法需要渲染所有节点，只是为了显示少数高级别集群，这需要消耗大量的资源及时间。
12.不同的方法是基于使用弹簧力来绘制其集群内的节点，但在这种情况下，即使只显示少数高级别集群，也必须对所有节点进行计算。
13.在进一步的不同方法中，集群图与多级别技术及力的方法结合使用来绘制大型图，但在这种情况下，重点是完整图的最终渲染，而不是动态可视化。
14.因此，最好是以一种从用户方面可理解的方式来表示网络的物件及连接。特别是，最好能提供一种网络图图形用户界面的表示方法，它涉及少量的运算资源，同时允许在集群图的扩展及收缩中平滑过渡。


技术实现要素：

15.本发明的目的是提供一种表示物件及其网络连接的方法，所述方法能够最小化前述缺点。特别是，最好有一种方法能够在每次迭代中使用很少的运算资源通过集群图来表示整个网络。
16.因此，根据本发明，描述一种以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的物件的方法，如所附权利要求中所述。
附图说明
17.本发明的这些及进一步的特征及优点将从优选实施例的披露中变得明显，在附图中通过非限制性的例子说明，其中：
[0018]-图1显示具有代表多个节点的一第一图形的一图形用户界面。
[0019]-图2显示具有根据本发明的一图形集群的图1的图形用户界面。
[0020]-图3显示图2的图形用户界面，其中距离值被降低。
[0021]-图4显示图3的图形用户界面，其中距离值被降低。
[0022]-图5显示具有代表多个节点的一第二图形的一图形用户界面。
[0023]-图6显示具有根据本发明的一图形集群的图5的图形用户界面。
[0024]-图7显示图6的图形用户界面，其中距离值被降低。
[0025]-图8显示图7的图形用户界面，其中距离值被降低。
[0026]-图9显示图8的图形用户界面，其中可视化窗口被移动。
具体实施方式
[0027]
本发明涉及一种以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的物件的方法。
[0028]
根据本发明的方法在任何类型的物理基础设施或自动化系统中找到有用的应用，特别是在工业自动化系统中，例如用于制造生产的工业工艺、用于发电的工业工艺、用于分
配流体(水、石油及天然气)的基础设施、用于发电及/或传输电力的基础设施、用于运输管理的基础设施。此外，它在所有技术环境中都能找到有用的应用，包括信息技术(it)、操作技术(ot)及物联网(iot)。
[0029]
术语“集群”在本发明中涉及包含一个或多个节点及或次集群的一元素。
[0030]
术语“压缩集群”在本发明中涉及其多个内部节点及多个次集群不可见的集群。
[0031]
术语“扩展集群”在本发明中涉及其多个内部节点及多个次集群可见的一集群。
[0032]
术语“集群节点”在本发明中涉及用于在所述图形用户界面中表示一压缩集群的一节点。
[0033]
术语“集群元素”在本发明中涉及包含在一集群中的多个节点或多个集群节点。
[0034]
术语“子集群”或“次集群”在本发明中涉及包含在较低集群级别的一集群中的一集群。
[0035]
术语“父集群”在本发明中涉及包含一个或多个较高集群级别的一集群。
[0036]
术语“集群级别”在本发明中涉及一集群相对于任何子集群或父集群的一位置。例如，一集群级别由一整数标识：如果所述集群没有父集群，则为1；如果所述集群具有一父集群，而该父集群又没有父集群，则为2；如果所述集群具有一父集群，而该父集群又有一进一步的父集群，则为3，以此类推。
[0037]
术语“可视化窗口”在本发明中涉及二维空间的一部分，其中可视化图在图形用户界面中被可视化。
[0038]
因此，根据本发明描述了以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的一种方法。
[0039]
下面将考虑到分别在图1及图5中说明的两个简单的例子来描述所述方法，但是，当然，它可以被扩展到任何种类的复杂性。
[0040]
此外，根据本发明的方法可以参考并且可以与2021年2月28日提交的17187821号美国专利申请案联系起来进行，该专利申请涉及一种在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件以减少引力评估的复杂性的方法，在此参考并纳入本文。在此方面，前述图1及图5的例子对应于上述17187821号美国专利申请案的相同简单例子。
[0041]
图1说明一第一例子，将根据本发明的方法进行处理，其包括五个节点，从1到5编号。这些节点代表一网络中的多个相应物件。
[0042]
所述方法包括首先检索一基础图，包括作为各自的多个节点及所述多个节点之间的多个链接的网络的所有物件。图1说明了将在下文中更详细地描述的这种基础图的例子，提供了前述的多个节点及它们之间的多个链接。每一个所述节点都被初始化为一预定义节点质量，在本例中，所有节点的预定义节点质量都等于1。
[0043]
图1的图形中的五个节点从1到5编号，使用整数值，并显示了以下链接：从节点1到节点2的一链接，从节点2到节点5的一链接，从节点1到节点3的一链接，从节点1到节点4的一链接，以及最后从节点3到节点4的一链接。这样一个图可以用以下标记表示：
[0044]
节点＝[{名称＝“1”，质量＝1}，{名称＝“2”，质量＝1}，{名称＝“3”，质量＝1}，{名称＝“4”，质量＝1}，{名称＝“5”，质量＝1}]；
[0045]
链接＝[{节点＝“1-2”，强度＝1}，{节点＝“2-5”，强度＝1}，{节点＝“1-3”，强度＝1}，{节点＝“1-4”，强度＝1}，{节点＝“3-4”，强度＝1}]。
[0046]
所述方法进一步包括通过一计算机化数据处理单元将两个或更多的节点分组在一个或多个集群中，其中每一个所述集群包括至少两个所述节点。
[0047]
特别是，对应于图1的第一例子的所述多个节点被集群定义了名为集群1(附图中的101)的一第一集群，其包括节点1、2及5且没有父集群，以及名为集群2(附图中的201)的一第二集群，其包括节点3及4且没有父集群，概括为：
[0048]-集群1：包括节点1、2、5
‑‑
没有父集群；
[0049]-集群2：包括节点3、4—没有父集群。
[0050]
随后，所述方法进一步包括通过所述计算机化数据处理单元通过计算每一个所述集群的集群质量及集群半径来初始化所述集群。每一个所述集群的所述集群质量被计算为排列在所述集群内的所有所述节点的节点质量及排列在所述集群内的所有子集群的子集群质量的总和。此外，每一个所述集群的所述集群半径被计算为所述集群质量与一预定义半径常数的乘积。因此，考虑一预定义半径常数为kr并等于10，集群1具有一质量等于3，以及一相应的半径等于30，而集群2具有一质量等于2，以及一相应的半径等于20。当然，仍有可能利用具有不同数值的预定义半径常数。计算所述多个质量及所述多个半径的操作是作为初始化的初步操作来完成的。总结如下：
[0051]-集群1：质量＝3，半径＝30；
[0052]-集群2：质量＝2，半径＝20。
[0053]
随后，如下面更详细的描述，当所述预定义距离值变化时，所述评估及所述定位迭代进行。
[0054]
所述方法还包括通过所述计算机化数据处理单元评估所述多个集群，定义一可视化图，所述可视化图表示从一预定义距离值看到的所述基础图。在此方面，假定这种距离值首先等于100作为初始步骤。此外，还假设预定义距离比阈值等于2。可以使用不同的距离值。特别是，可以根据用户的偏好来选择所述预定义距离值，并且可以进行修改，这一点在下文中有更佳的描述。
[0055]
在下文中，将更详细地描述所述评估。所述评估首先包括创建一空的可视化图，所述相同的可视化图在完成后将如前述的被定位。
[0056]
考虑到前述的距离值，所述评估还包括，对于每一个所述集群，通过所述计算机化数据处理单元计算距离比，作为所述集群半径及所述预定义距离值之间的比率。因此，集群1具有一距离比等于3.22(由比率100/30定义)，集群2具有一距离比等于5(由比率100/20定义)。总结如下：
[0057]-集群1：距离比＝3.22(由比率100/30定义)；
[0058]-集群2：距离比＝5(由比率100/20定义)。
[0059]
此外，所述评估包括通过相同的所述计算机化数据处理单元就所述预定义距离比阈值对所述距离比进行评估。在根据本发明的所述第一例子中，集群1及集群2两者都具有大于所述预定义距离比的一距离比，其中所述预定义距离比等于2。
[0060]
此外，所述评估包括当所述距离比高于所述预定义距离比阈值时，通过所述计算机化数据处理单元压缩所述集群，在所述可视化图中为排列在待压缩的所述集群内的所有子节点及所有子集群添加一单一的压缩集群节点，以及当所述距离比低于所述预定义距离比阈值时，由相同的所述计算机化数据处理单元扩展所述集群，在所述可视化图中为排列
在待扩展的所述集群内的所有子节点及所有子集群添加多个节点。此外，其位置在可见区域之外的多个集群将始终被压缩，与所述半径距离比无关。此外，具有被压缩的父母的多个压缩的集群被省略。
[0061]
当所述距离比大于所述预定义距离比时，所述集群将被压缩。因此，每一个集群被作为一集群节点添加到所述可视化图中，如图2所示：
[0062]-集群1：压缩
‑‑
集群节点“集群1”(编号为101)被添加；
[0063]-集群2：压缩
‑‑
集群节点“集群2”(编号为201)被添加；
[0064]
因此，添加到所述可视化图中的多个元素可以用以下标记表示：
[0065]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝3}，{名称＝“集群2”，质量＝2}]。
[0066]
此外，所述评估所述基础图(图1)的所有所述链接，以确定要在所述可视化图中添加的所述多个链接。如果所述基础图中存在属于同一压缩集群的两个节点之间的链接，则所述链接不被添加到所述可视化图中。如果一可见节点及一压缩集群内的节点之间在所述基础图中存在一链接，那么在所述节点及对应于所述压缩集群的集群节点之间的可视化图中就会添加一链接。如果在所述基础图中，两个不同的压缩集群内的两个节点之间存在一链接，那么在所述可视化图中就会在对应于所述压缩集群的集群节点之间添加一链接。此外，每次需要在相同的两个元素(节点或集群节点)之间添加一链接时，一链接强度的一计数增加一整数单位。
[0067]
因此，从节点1到节点2的链接不被添加，因为这两个节点都在被压缩的同一个集群1内。从节点2到节点5的链接不被添加，因为这两个节点都在同一个被压缩的集群1内。从节点1到节点3的链接被添加，因为这两个节点在两个不同的压缩集群中，并且链接强度被设置为1。从节点1到节点4的链接应该被添加，因为这两个节点在两个不同的压缩集群中，但是上述集群之间已经存在一链接，所以链接强度从1增加到2。从节点3到节点4的链接不被添加，因为这两个节点都在同一个被压缩的集群2中。所述操作可以总结如下：
[0068]-链接“1-2”：不添加(两个节点都在集群1内)；
[0069]-链接“2-5”：不添加(两个节点都在集群1内)；
[0070]-链接“1-3”：添加集群1-集群2的链接(节点1在集群1内，节点3在集群2内)。链接强度设置为1；
[0071]-链接“1-4”：集群1-集群2的链接已经存在(节点1在集群1内，节点4在集群2内)。链接强度增加到2；
[0072]-链接“3-4”：不添加(两个节点都在集群1内)。
[0073]
因此，与等于100的距离相对应的所述可视化图如下：
[0074]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝3}，{名称＝“集群2”，质量＝2}]；
[0075]
链接＝[{节点＝“集群1-集群2”，强度＝2]。
[0076]
所述方法还包括定位所述可视化图，例如寻找所述多个节点及多个集群节点的坐标，并包括：
[0077]-指派所有所述节点及所有所述集群节点的初始位置；
[0078]-运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的多个力；
[0079]-通过一速度verlet算法为所述多个节点及所述多个集群节点定义新位置；
[0080]-存储所述多个新位置；
[0081]-迭代所述运算、所述定义及所述存储，直到所述多个节点及所述多个集群节点位置变得稳定。
[0082]
特别是，在本发明中，稳定意味在两个连续的迭代之间，位置的变化很小。
[0083]
在一进一步实施例中，所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括分别地为形成所述链接的所述两个节点或集群节点“a”及“b”运算所述链接的多个链接力为：
[0084]
flx
b-a
＝k*s*(xcb–
xca)；fly
b-a
＝k*s*(ycb–
yca)
[0085]
及
[0086]
flx
a-b
＝k*s*(xca–
xcb)；fly
a-b
＝k*s*(yca–
ycb)
[0087]
其中：
[0088]-k是一预定义弹性常数；
[0089]-s是每一个所述链接的所述链接强度的计数；
[0090]-xa及ya是“a”节点的坐标；
[0091]-xb及yb是“b”节点的坐标；
[0092]-flx
b-a
是节点“b”对节点“a”施加的力的x分量；
[0093]-fly
b-a
是节点“b”对节点“a”施加的力的y分量；
[0094]-flx
a-b
是节点“a”对节点“b”施加的力的x分量；以及
[0095]-fly
a-b
是节点“a”对节点“b”施加的力的y分量。
[0096]
在一进一步实施例中，所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括运算识别来源及接收者的所述多个节点及/或所述多个集群节点的每一对之间的多个引力为：
[0097]
fx＝g*ms*mr*(xs-xr)/d3；fy＝g*ms*mr*(ys-yr)/d3[0098]
其中：
[0099]-ms是所述来源的质量；
[0100]-mr是所述接收者的质量；
[0101]-xs及ys是所述来源的坐标；
[0102]-xr及yr是所述接收者的坐标；
[0103]-d是所述来源及所述接收者的位置之间的距离；
[0104]-g是一预定义引力常数；
[0105]-fx是所述来源对所述接收者施加的力的x分量；以及
[0106]-fy是所述来源对所述接收者施加的力的y分量。
[0107]
为了减少运算成本，所述多个引力的评估也可以按照2021年2月28日提交的17187821号美国专利申请案中的描述进行，所述申请案被提及并在此作为参考纳入本文。
[0108]
在一进一步实施例中，所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括为每一个所述节点及/或每一个所述集群节点运算阻尼力为：
[0109]
fdx＝d*vx；fdy＝d*vy
[0110]
其中：
[0111]-vx是所述节点沿x轴的速度；
[0112]-vy是所述节点沿y轴的速度；
[0113]-d是一预定义阻尼常数；
[0114]-fdx是作用在节点或集群节点的所述阻尼力的x分量；以及
[0115]-fdy是作用在节点或集群节点的所述阻尼力的y分量。
[0116]
在一进一步实施例中，所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括为每一个所述节点及/或每一个所述集群节点运算中心力为：
[0117][0118][0119]
其中：
[0120]-c是一预定义常数；
[0121]-n是所述节点或集群节点递归地所属的所述集群的数量；
[0122]-leveli是所述节点或集群节点所属的第i个集群的级别；
[0123]-xci是沿x轴的所述节点或集群节点所属的第i个集群的中心坐标；
[0124]-yci是沿y轴的所述节点或集群节点所属的第i个集群的中心坐标；
[0125]-x是沿x轴的所述节点或集群节点的坐标；
[0126]-y是沿y轴的所述节点或集群节点的坐标；
[0127]-fcx是作用在节点或集群节点上的所述中心力的x分量；及
[0128]-fcy是作用在节点或集群节点上的所述中心力的y分量。
[0129]
应该注意的是，从i＝0到n的加总总和必须扩展到包含所述节点的所有所述集群及其所有的父集群。因此，举例来说，如果一节点属于一集群，且此集群属于不具有父集群的另一个父集群，那所述加总总和就必须包括包含所述节点的所述集群及其父集群两者。
[0130]
为了继续详细描述，假设所述定位的结果是：
[0131]-集群1：x＝2，y＝7.5；
[0132]-集群2：x＝6，y＝1.5。
[0133]
因此，图2中的定位的所述可视化图可以用以下标记表示：
[0134]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝3，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝6，y＝1.5}]；
[0135]
链接＝[{节点＝“集群1-集群2”，强度＝2]。
[0136]
考虑所述距离值从100到50的一过渡，对应于所述图形用户界面的一放大，减少观察者距离。
[0137]
如已经描述的，所述方法包括根据一选定距离值在所述图形用户界面中定位所述可视化图。在此方面，假设一距离值等于50，所述评估包括创建一个新的空的可视化图，通过所述计算机化数据处理单元为每一个所述集群计算所述距离比，作为所述集群半径及所述预定义距离值之间的比率。因此，集群1具有一距离比等于1.67(由50/30的比率定义)，且集群2具有一距离比等于2.5(由50/20的比率定义)。总结如下：
[0138]-集群1：距离比＝1.67(由比率50/30定义)；
[0139]-集群2：距离比＝2.5(由比率50/20定义)。
[0140]
再次，所述评估包括通过相同的所述计算机化数据处理单元，就所述预定义距离比阈值评估所述距离比。在根据本发明的所述第一例子的这个迭代中，集群2维持大于所述预定义距离比阈值的一距离比，所述预定义距离比阈值等于2，而集群1具有小于相同的所述预定义距离比阈值的一距离比。
[0141]
因此，所述评估包括通过相同的所述计算机化数据处理单元扩展集群1，因为所述距离比低于所述预定义距离比阈值，在所述可视化图中添加节点1、2及5。相反地，集群2保持不变并被压缩。总结如下：
[0142]-集群1：扩展
‑‑
节点1、2及5被添加；
[0143]-集群2：压缩—添加集群节点“集群4”。
[0144]
对应于等于50的新距离的初始可视化图因此包括以下多个节点及多个集群节点：
[0145]
节点＝[{名称＝“1”，质量＝1，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“2”，质量＝1，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“5”，质量＝1，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝6，y＝1.5]。
[0146]
由于节点1、2及5从未被定位过，它们的位置被设置为如同上面计算的集群1的位置。
[0147]
考虑所述基础图(图1)的所述多个链接，评估按以下方式进行：
[0148]-链接“1-2”：添加了链接“1-2”(两个节点可见)；
[0149]-链接“2-5”：添加了链接“2-5”(两个节点可见)；
[0150]-链接“1-3”：添加了链接“1-集群2”(节点1是可见的，节点3在集群2内)。链接强度设置为1；
[0151]-链接“1-4”：链接“1-集群2”已经存在(节点1是可见的，节点4在集群2内)。链接强度增加到2；以及
[0152]-链接“3-4”：未添加(两个节点都在集群2内)。
[0153]
然后，得到的初始可视化图可以表示为：。
[0154]
节点＝[{名称＝“1”，质量＝1，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“2”，质量＝1，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“5”，质量＝1，x＝2，y＝7.5}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝6，y＝1.5}]。
[0155]
链接＝[{节点＝“1-2”，强度＝1}，{节点＝“2-5”，强度＝1}，{节点＝“1-集群2”，强度＝2}]。
[0156]
然后可以用所述方法进行定位，定位后的可视化图(图3)可以用以下标记表示：
[0157]
节点＝[{名称＝“1”，质量＝1，x＝1，y＝7}，{名称＝“2”，质量＝1，x＝2，y＝8.0}，{名称＝“5”，质量＝1，x＝3，y＝8.0}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝6，y＝1.5}]。
[0158]
需要注意的是，由于集群1的中心力(编号为111)作用于节点1、2及5，并吸引它们向集群中心移动，因此节点1、2及5仍然接近于原来的集群1位置。
[0159]
在所述定位过程中，还进行了所述存储，所述存储将集群1的中心位置运算为节点1、2及5的位置的平均值：
[0160]-xc1＝(1+2+3)/3＝2；及
[0161]-yc1＝(7.0+8.0+8.0)/3＝7.75。
[0162]
在所述定位过程中，还进行了所述存储，运算集群1内的多个节点相对于集群1中心的相对位置，即节点坐标(x，y)与集群1中心坐标(xc1，yc1)的差值：
[0163]-xr＝x-xc1；及
[0164]-yr＝y-yc1。
[0165]
使用先前运算的集群坐标(xc1＝2，yc1＝7.75)，可以得到集群元素的以下相对位置：
[0166]-节点1：xr1＝-1，yr1＝-0.75；
[0167]-节点2：xr2＝0，yr2＝0.25；及
[0168]-节点5：xr5＝1，yr5＝0.25。
[0169]
现在考虑所述距离值从50到100的一新过渡，对应于所述图形用户界面的一放大，增加观察者距离，其中观察者距离又恢复到原始。
[0170]
如上所述进行评估，对应于距离等于100的所述可视化图因此与之前相同：
[0171]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝3}，{名称＝“集群2”，质量＝2}]；
[0172]
链接＝[{节点＝“集群1-集群2”，强度＝2]。
[0173]
然而，由于集群1在前一步骤中被扩展，集群1的初始定位是不同的。在此方面，对应于集群1的集群节点的初始坐标被设置为在先前执行的存储中运算的集群1中心的坐标。
[0174]
相反地，集群2保持不变，因此：
[0175]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝3，x＝2，y＝7.75}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝6，y＝1.5}]。
[0176]
迭代之后，根据用上述方法进行的定位，假定节点稍微移动：
[0177]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝3，x＝2，y＝7.0}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝6，y＝1.0}]；
[0178]
链接＝[{节点＝“集群1-集群2”，强度＝2]。
[0179]
考虑所述距离值从100到25的一新过渡，对应于所述图形用户界面的一放大，减少观察者距离，图4说明对应的新可视化图。
[0180]
在此迭代中，集群1被扩展，如上面的迭代中已经描述的。节点1、2及5因此被添加到可视化图中，但由于它们已经在前一步骤中被扩展，它们已经存储了相对于集群中心的相对位置，因此它们的初始位置将由以下公式给出：
[0181]
xi＝xri+xc yi＝yri+yc
[0182]
其中：
[0183]-xri是沿x轴的第i个集群元素相对于集群节点的中心的坐标，及
[0184]-yri是沿y轴的第i个集群元素相对于集群节点的中心的坐标。
[0185]
使用之前计算的相对位置，结果是：
[0186]-节点1：x1＝2-1，y1＝7-0.75；
[0187]-节点2：x2＝2+0，y2＝7+0.25；及
[0188]-节点5：x5＝2+1，y5＝7+0.25。
[0189]
集群2也被扩展，但在上述迭代中从未被扩展。因此，其子节点采取集群节点本身的位置，如下所示：
[0190]
节点3：x3＝6，y3＝1；及
[0191]
节点4：x4＝6，y4＝1。
[0192]
评估通过评估所述基础图的所述多个链接进行如下：
[0193]-链接“1-2：添加了链接“1-2”(两个节点都可见)，强度设置为1；
[0194]-链接“2-5”：添加了链接“2-5”(两个节点都可见)，强度设置为1；
[0195]-链接“1-3”：添加了链接“1-3”(两个节点都可见)，强度设置为1；
[0196]-链接“1-4”：添加了链接“1-4”(两个节点都可见)，强度设为1；以及
[0197]-链接“3-4”：添加了链接“3-4”(两个节点都可见)，强度设置为1。
[0198]
所述可视化图因此变成：
[0199]
节点＝[{名称＝“1”，质量＝1，x＝1，y＝6.25}，{名称＝“2”，质量＝1，x＝2，y＝7.25}，{名称＝“5”，质量＝1，x＝3，y＝7.25}，{名称＝“3”，质量＝1，x＝6，y＝1}，{名称＝“4”，质量＝1，x＝6，y＝1}]；
[0200]
链接＝[{节点＝“1-2”，强度＝1}，{节点＝“2-5”，强度＝1}，{节点＝“1-3”，强度＝1}，{节点＝“1-4”，强度＝1}，{节点＝“3-4”，强度＝1}]。
[0201]
然后定位可以定义最终的节点位置(见图4，其中211代表集群2的中心力)。
[0202]
图5说明根据本发明的方法要处理的一第二例子，其包括编号为1至12的12个节点。这些节点代表网络中的相应物件。
[0203]
如已经描述的，所述方法包括首先检索一个基础图，所述基础图包括作为各自的多个节点的所述网络的所有物件以及连接所述多个节点的多个链接。为每一个节点分配一预定义节点质量，在本例中，所述质量对所有节点来说也等于1，并且为每一个链接分配一个单元强度。带有链接的图可以用以下标记表示：
[0204]
节点＝[{名称＝“1”，质量＝1}，{名称＝“2”，质量＝1}，{名称＝“3”，质量＝1}，{名称＝“4”，质量＝1}，{名称＝“5”，质量＝1}，{名称＝“6”，质量＝1}，{名称＝“7”，质量＝1}，{名称＝“8”，质量＝1}，{名称＝“9”，质量＝1}，{名称＝“10”，质量＝1}，{名称＝“11”，质量＝1}，{名称＝“12”质量＝1]；链接＝[{节点＝“1-11”，强度＝1}，{节点＝“11-12”，强度＝1}，{节点＝“11-3”，强度＝1}，{节点＝“2-3”，强度＝1}，{节点＝“3-4”，强度＝1}，{节点＝“1-10”，强度＝1}，{节点＝“1-8”，强度＝1}，{节点＝“10-6”，强度＝1}，{节点＝“8-9”，强度＝1}，{节点＝“8-7”，强度＝1}，{节点＝“8-6”，强度＝1}，{节点＝“5-6”，强度＝1}]。
[0205]
所述方法进一步包括由所述计算机化数据处理单元将两个或更多的节点分组在一个或多个集群中，其中每一个集群包括至少两个节点。特别是，对应于图5的例子的节点被集群，定义了以下集群：
[0206]-集群1：包括节点1、10
‑‑
集群3是一父集群；
[0207]-集群2：包括节点11、12
‑‑
集群3是所述父集群；
[0208]-集群3：包括集群1，及集群2
‑‑
它没有父集群；
[0209]-集群4：包括节点2、3及4
‑‑
它没有父集群；以及
[0210]-集群5：包括节点5、6、7、8及9
‑‑
它没有父集群。
[0211]
在本例中，假设感兴趣的是在所述图形用户界面中仅仅可视化停留在一给定的可视化窗口内的所述图形的部分。最初地，我们将假设所述可视化窗口将由x及y在0及5之间的区域来定义(图5)。
[0212]
随后，所述方法进一步包括由所述计算机化数据处理单元通过计算每个集群的集群质量及集群半径来初始化所述集群。因此，再次考虑名为kr且等于10的一预定义半径常
数，总结如下：
[0213]-集群1：质量＝2，半径＝20；
[0214]-集群2：质量＝2，半径＝20；
[0215]-集群3：质量＝4，半径＝40；
[0216]-集群4：质量＝3，半径＝30；及
[0217]-集群5：质量＝5，半径＝50。
[0218]
随后，当选定的距离值改变时，一新的可视化图被生成，如下文更详细地描述。特别是，当所述预定义距离值改变时，所述评估及所述定位被迭代。
[0219]
所述方法进一步包括通过计算机化数据处理单元评估所述多个集群，定义一可视化图，所述可视化图代表从一预定义距离值看到的所述基础图。在此方面，假定这样的一个距离值作为初始步骤首先等于110。此外，还假设预定义距离比阈值等于2。不同的距离值可以被使用。特别是，可以根据用户的偏好选择所述预定义距离值，并且可以进行修改，在下文中有更详细的描述。
[0220]
因此，所述方法包括在所述图形用户界面中定位可视化图。所述定位可以如上文所述进行，也可以使用在2021年2月28日提交的17187821号美国专利申请案中描述的方法，在此提及所述专利申请案并将其作为参考并入本文。
[0221]
在下文中，将更详细地描述所述评估。所述评估首先包括创建一个空的可视化图，相同的所述可视化图在完成后将被定位，如前文所述。
[0222]
考虑上述距离值，所述评估进一步包括，通过所述计算机化数据处理单元，为每一个所述集群计算距离比，作为所述集群半径与所述预定义距离值之间的比率。一距离比大于所述预定义距离比(本例中等于2)的集群将被压缩。因此：
[0223]-集群1：距离比＝5.5(由比率110/20定义)
‑‑
被压缩；
[0224]-集群2：距离比＝5.5(由比率110/20定义)
‑‑
被压缩；
[0225]-集群3：距离比＝2.75(由比率110/40定义)
‑‑
被压缩；
[0226]-集群4：距离比＝3.67(由比率110/30定义)
‑‑
被压缩；以及
[0227]-集群5：距离比＝2.2(由比率110/50定义)。
‑‑
被压缩。
[0228]
此外，所述评估包括创建一个空的可视化图，并依次向所述可视化图添加多个节点及多个集群节点及多个链接。
[0229]-集群1：与一个被压缩的父集群被压缩
‑‑
没有添加东西；
[0230]-集群2：与一个被压缩的父集群被压缩
‑‑
没有添加东西；
[0231]-集群3：被压缩且不具有父集群
‑‑
添加集群节点“集群3”；
[0232]-集群4：被压缩且不具有父集群
‑‑
添加集群节点“集群4”；以及
[0233]-集群5：被压缩且不具有父集群
‑‑
添加集群节点“集群5”。
[0234]
多个集群3、4及5被添加到所述图中，其位置是随机的或零，因为它是第一次初始化。
[0235]
所述基础图的所有链接也被评估，以确定要包括在所述可视化图中的所述多个链接以及其强度。所述程序为每一个链接评估所述可视化图中的所述多个节点可见性，并由此确定最终要添加的链接。操作过程如下：
[0236]-链接“1-11”：两个节点都在集群3内。链接未添加。请注意，节点1实际上是在集群
1内，且节点11实际上是在集群2内，但由于集群1及集群2在可视化图中是不可见的，所以集群1及集群2的第一个可见的父级被认为是集群3；
[0237]-链接“11-12”：两个节点都在集群3内。链接未添加；
[0238]-链接“11-3”：节点11在集群3内且节点3在集群4内，所以添加了具有单元强度的链接“集群3-集群4”。请注意，节点11实际上是在集群2内，但由于集群2在可视化图中是不可见的，所以第一个可见的父级被认为是集群3；
[0239]-链接“2-3”：两个节点都在集群4内。链接未添加；
[0240]-链接“3-4”：两个节点都在集群4内。链接未添加；
[0241]-链接“1-10”：两个节点都在集群3内。链接未添加；
[0242]-链接“1-8”：节点1在集群3内且节点8在集群5内，所以添加了具有单元强度的链接“集群3-集群5”。请注意，节点1实际上是在集群1内，但由于集群1在可视化图中是不可见的，所以第一个可见的父级被认为是集群3；
[0243]-链接“10-6”：节点10在集群3内且节点6在集群5内。请注意，节点10实际上是在集群1内，但由于集群1在可视化图中是不可见的，所以第一个可见的父级被认为是集群3；
[0244]-链接“8-9”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0245]-链接“8-7”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0246]-链接“8-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加；以及
[0247]-链接“5-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加。
[0248]
获得的可视化图因此如下：
[0249]
节点＝[{名称＝“集群3”，质量＝4，x＝0，y＝0}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝0，y＝0}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝0，y＝0}]；
[0250]
链接＝[{节点＝“集群3-集群4”，强度＝1}，{节点＝“集群3-集群5”，强度＝2}]。
[0251]
正如在所述第一例子中已经解释的，所述节点坐标为零或未定义，因为还没有进行定位。然后可以用上述方法进行此类定位。为了加快引力评估，也可以使用2021年2月28日提交的17187821号美国专利申请案中描述的方法，所述专利申请案通过引用参考的方式纳入本文。因此，定位后的所述可视化图可以用以下标记表示(图6，其中集群3、4及5分别被编号为301、401及501)：
[0252]
节点＝[{名称＝“集群3”，质量＝4，x＝2，y＝1}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]；
[0253]
链接＝[{节点＝“集群3-集群4”，强度＝1}，{节点＝“集群3-集群5”，强度＝2}]。
[0254]
考虑距离值从110到70的一转变，对应于所述图形用户界面的一放大，减少了观察者距离，图7说明所述新的可视化图。
[0255]
假设一距离值等于70，所述评估包括，对于每个一集群，由所述计算机化数据处理单元计算距离比，作为集群半径及预定义距离值之间的比率。
[0256]
因此：
[0257]-集群1：距离比＝3.5(110/20)》2
‑‑
被压缩；
[0258]-集群2：距离比＝3.5(110/20)》2
‑‑
被压缩；
[0259]-集群3：距离比＝1.75(110/40)《2
‑‑
被扩展；
[0260]-集群4：距离比＝2.33(110/30)》2
‑‑
被压缩；以及
[0261]-集群5：距离比＝1.4(110/50)《2。应该被扩展，但由于它的位置是x＝3，y＝7，结果是在可视化窗口之外，所以它仍然被压缩。
[0262]
因此，所述可视化图的所述多个节点及多个集群节点可以表示为：
[0263]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝2，x＝2，y＝1}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝2，y＝1}，名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7]。
[0264]
由于集群1及集群2从未被定位过，它们的位置被设置为如上计算的父集群3的位置(x＝2，y＝1)。
[0265]
然后对基础图的所有链接进行评估，以确定在新的可视化图中要添加的链接。因此：
[0266]-链接“1-11”：节点1在集群1内且节点11在集群2内。添加具有单元强度的链接“集群1-集群2”；
[0267]-链接“11-12”：两个节点都在集群2内。链接未添加；
[0268]-链接“11-3”：节点11在集群2内且节点3在集群4内，所以添加具有单元强度的链接“集群2-集群4”；
[0269]-链接“2-3”：两个节点都在集群4内。链接未添加；
[0270]-链接“3-4”：两个节点都在集群4内。链接未添加；
[0271]-链接“1-10”：两个节点都在集群3内。链接未添加；
[0272]-链接“1-8”：节点1在集群1内且节点8在集群5内，所以添加了具有单元强度的链接“集群1-集群5”；
[0273]-链接“10-6”：节点10在集群1内且节点6在集群5内。“集群1-集群5”的链接已经存在，所以其强度从1增加到2；
[0274]-链接“8-9”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0275]-链接“8-7”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0276]-链接“8-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加；以及
[0277]-链接“5-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加。
[0278]
获得的可视化图因此如下：
[0279]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝2，x＝2，y＝1}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝2，y＝1}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]；
[0280]
链接＝[{节点＝“集群1-集群2”，强度＝1}，{节点＝“集群2-集群4”，强度＝1}，{节点＝“集群1-集群5”，强度＝2}]。
[0281]
然后可以用上述方法进行所述定位。为了加快引力评估的速度，也可以使用2021年2月28日提交的17187821号美国专利申请案中描述的方法，所述专利申请案通过引用参考而纳入本文。定位后的所述可视化图可以用以下标记表示：
[0282]
节点＝[{名称＝“集群1”，质量＝2，x＝1.5，y＝2}，{名称＝“集群2”，质量＝2，x＝3，y＝0.5}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]
[0283]
定位后的所述可视化图在图7中表示，其中还显示了扩展后的集群3的中心位置。这个中心位置被称为集群3中心力(编号为311)，因为它是用于计算上述中心力的位置。
[0284]
现在考虑距离值从70到30的一新转变，再次对应于所述图形用户界面的放大，减
少观察者距离。在这样的一个距离值等于30的情况下，所述评估包括，对于每一个集群，由计算机化的数据处理单元计算距离比，作为集群半径及预定义距离值之间的比率。因此：
[0285]-集群1：距离比＝1.5(30/20)《2
‑‑
被扩展；
[0286]-集群2：距离比＝1.5(30/20)《2
‑‑
被扩展；
[0287]-集群3：距离比＝0.75(30/40)《2
‑‑
被扩展；
[0288]-集群4：距离比＝1.0(30/30)《2
‑‑
被压缩，因为在可视化窗口之外；以及
[0289]-集群5：距离比＝0.6(30/50)《2
‑‑
被压缩，因为在可视化窗口之外。
[0290]
因此，添加到所述可视化图中的节点是：
[0291]
节点＝[{名称＝“节点1”，质量＝1，x＝1.5，y＝2}，{名称＝“节点10”，质量＝1，x＝1.5，y＝2}，{名称＝“节点11”，质量＝1，x＝，y＝0.5}，{名称＝“节点12”，质量＝1，x＝3，y＝0.5}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]。
[0292]
节点1及10的位置都被设置为集群节点1的位置，因为它们从未被扩展过，同样地，节点11及12的位置都被设置为集群节点2的位置，因为它们从未被扩展过
[0293]
所述基础图的所有链接也被评估，以确定在可视化图中要添加的链接。
[0294]
因此：
[0295]-链接“1-11”：两个节点都是可见的。链接“节点1-节点11”被添加；
[0296]-链接“11-12”：两个节点都是可见的。链接“节点11-节点12”被添加；
[0297]-链接“11-3”：节点11是可见的，节点3在集群4内，具有单元强度的链接“节点11-集群4”被添加；
[0298]-链接“2-3”：两个节点都在集群4内。链接未添加；
[0299]-链接“3-4”：两个节点都在集群4内。链接未添加；
[0300]-链接“1-10”：两个节点都是可见的。链接“节点1-节点10”被添加；
[0301]-链接“1-8”：节点1是可见的，节点8在集群5内，所以添加了具有单元强度的链接“节点1-集群5”；
[0302]-链接“10-6”：节点10是可见的，节点6在集群5内。具有单元强度的链接“节点10-集群5”被添加；
[0303]-链接“8-9”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0304]-链接“8-7”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0305]-链接“8-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加；以及
[0306]-链接“5-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加。
[0307]
因此，所述可视化图将具有以下标记：
[0308]
节点＝[{名称＝“节点1”，质量＝1，x＝1.5，y＝2}，{名称＝“节点10”，质量＝1，x＝1.5，y＝2}，{名称＝“节点11”，质量＝1，x＝3，y＝0.5}，{名称＝“节点12”，质量＝1，x＝3，y＝0.5}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]。
[0309]
链接＝[{节点＝“节点1-节点11”，强度＝1}，{节点＝“节点11-节点12”，强度＝1}，{节点＝“节点11-集群4”，强度＝1}，{节点＝“节点1-节点10”，强度＝1}，{节点＝“节点1-集群5”，强度＝1}，{节点＝“节点10-集群5”，强度＝1}]。
[0310]
然后可以用上述的方法进行所述定位。为了加快引力的计算，也可以使用2021年2
月28日提交的17187821号美国专利申请案中描述的方法，所述专利申请案通过引用参考而纳入本文。图8中所示的定位可视化图可以用以下标记表示：
[0311]
节点＝[{名称＝“节点1”，质量＝1，x＝2，y＝2}，{名称＝“节点10”，质量＝1，x＝1，y＝2.75}，{名称＝“节点11”，质量＝1，x＝3，y＝1}，{名称＝“节点12”，质量＝1，x＝2，y＝0.25}，{名称＝“集群4”，质量＝3，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]；
[0312]
链接＝[{节点＝“节点1-节点11”，强度＝1}，{节点＝“节点11-节点12”，强度＝1}，{节点＝“节点11-集群4”，强度＝1}，{节点＝“节点1-节点10”，强度＝1}，{节点＝“节点1-集群5”，强度＝1}，{节点＝“节点10-集群5”，强度＝1}]。
[0313]
图8还报告了用于计算中心力的扩展的集群1、2及3的中心位置，如下文所述。
[0314]
最后，在此考虑在相同的第二例子中移动所述可视化窗口。特别是，观察者距离保持为等于30的值，但是可视化窗口沿x轴移动，以覆盖5《x《9及0《y《5的区域。
[0315]
在这样的距离值等于30的情况下，所述评估包括，对于每一个集群，由所述计算机化数据处理单元计算距离比，作为集群半径及预定义距离值之间的比率。因此：
[0316]-集群1：距离比＝1.5(30/20)《2
‑‑
被压缩，因为在可视化窗口之外；
[0317]-集群2：距离比＝1.5(30/20)《2
‑‑
被压缩，因为在可视化窗口之外；
[0318]-集群3：距离比＝0.75(30/40)《2
‑‑
被压缩，因为在可视化窗口之外；
[0319]-集群4：距离比＝1.0(30/30)《2
‑‑
被扩展；及
[0320]-集群5：距离比＝0.6(30/50)《2
‑‑
被压缩，因为在可视化窗口之外。
[0321]
新的可视化图中的节点因此是：
[0322]
节点＝[{名称＝“集群3”，质量＝4，x＝2，y＝1.5}，{名称＝“节点2”，质量＝1，x＝7，y＝2}，{名称＝“节点3”，质量＝1，x＝7，y＝2}，{名称＝“节点4”，质量＝1，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]
[0323]
关于集群1，由于之前已经沿x及y轴的中心(xc，yc)扩展了单一的集群节点，所述节点相对于所述单一的集群节点的中心的相对位置(xr，yr)必须运算及存储如下：
[0324]-中心：xc＝(2+1)/2＝1.5，yc＝(2+2.75)/2＝2.375。
[0325]-节点1：xr＝2-1.5＝0.5，yr＝2-2.375＝-0.375；以及
[0326]-节点10:xr＝1-1.5＝-0.5，yr＝2.75-2.375＝0.375。
[0327]
关于集群2，由于之前已经沿x及y轴的中心(xc，yc)扩展了单一的集群节点，所述节点相对于所述单一的集群节点的中心的相对位置(xr，yr)必须运算及存储如下：
[0328]-中心：x＝(3+2)/2＝2.5，y＝(1+0.25)/2＝0.625；
[0329]-节点11：xr＝3-2.5＝0.5，yr＝1-0.625＝0.375；以及
[0330]-节点12：xr＝2-2.5＝-0.5，yr＝0.25-0.625＝-0.375。
[0331]
关于集群3，由于之前已经沿x及y轴的中心(xc，yc)扩展了单一的集群节点，其子级相对于所述单一的集群节点的中心的相对位置(xr，yr)必须被运算及存储。所述中心位置被计算为其子级的平均位置，并以质量加权如下：
[0332]-中心：x＝(2.5*2+1.5*2)/4＝2，y＝(0.635*2+2.37*2)/4＝1.5；
[0333]-集群1：xr＝1.5-2＝-0.5，yr＝2.375-1.5＝0.875；以及
[0334]-集群2：xr＝2.5-2＝0.5，yr＝0.625-1.5＝-0.875。
[0335]
关于节点2、3及4，这些节点的初始位置被保持为集群4本身的位置，因为它从未被
扩展。
[0336]
还对所述基础图的所有链接进行评估，以确定在所述可视化图中要添加的链接。因此：
[0337]-链接“1-11”：两个节点都在集群3内。链接未添加；
[0338]-链接“11-12”：两个节点都在集群2内。链接未添加；
[0339]-链接“11-3”：节点11在集群3内，并且节点3是可见的，具有单元强度的链接“集群3-节点3”被添加；
[0340]-链接“2-3”：两个节点都是可见的。链接“节点2-节点3”被添加；
[0341]-链接“3-4”：两个节点都是可见的。链接“节点3-节点4”被添加；
[0342]-链接“1-10”：两个节点都在集群3内。链接未添加；
[0343]-链接“1-8”：节点1在集群3内，节点8在集群5内，具有单元强度的链接“集群3-集群5”被添加；
[0344]-链接“10-6”：节点10在集群3内，节点6在集群5内。链接“集群3-集群5”已经存在，所以它的强度从1增加到2；
[0345]-链接“8-9”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0346]-链接“8-7”：两个节点都在集群5内。链接未添加；
[0347]-链接“8-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加；以及
[0348]-链接“5-6”：两个节点都在集群5内。链接未添加。
[0349]
因此，所述可视化图将具有标记如下：
[0350]
节点＝[{名称＝“集群3”，质量＝4，x＝2，y＝1.5}，{名称＝“节点2”，质量＝1，x＝7，y＝2}，{名称＝“节点3”，质量＝1，x＝7，y＝2}，{名称＝“节点4”，质量＝1，x＝7，y＝2}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]；
[0351]
链接＝[{节点＝“集群3-节点3”，强度＝1}，{节点＝“节点2-节点3”，强度＝1}，{节点＝“节点3-节点4”，强度＝1}，{节点＝“集群3-集群5”，强度＝2}]。
[0352]
节点2、3及4由于以前从未被扩展过，所以最初被放置在集群4的位置(集群4的中心力编号为411)。集群3则被定位在如上计算的坐标处。
[0353]
然后可以用上述的方法进行所述定位。为了加快引力的计算，也可以使用2021年2月28日提交的17187821号美国专利申请案中描述的方法，所述专利申请案通过引用参考而纳入本文。图9中的定位图可以用以下标记表示：
[0354]
节点＝[{名称＝“集群3”，质量＝4，x＝2，y＝1.5}，{名称＝“节点2”，质量＝1，x＝7.25，y＝3}，{名称＝“节点3”，质量＝1，x＝6.5，y＝2}，{名称＝“节点4”，质量＝1，x＝7.25，y＝1}，{名称＝“集群5”，质量＝5，x＝3，y＝7}]；
[0355]
链接＝[{节点＝“集群3-节点3”，强度＝1}，{节点＝“节点2-节点3”，强度＝1}，{节点＝“节点3-节点4”，强度＝1}，{节点＝“集群3-集群5”，强度＝2}]。
[0356]
因此，本发明描述了一种能够通过集群图形以少量计算资源表示大型网络的方法。
[0357]
特别是，根据本发明的方法确保对于选定的距离值或对于选定的可视化窗口，每个迭代尽可能快，因为在图形用户界面中显示的被可视化的图(可视化图)只包括可见元素。
[0358]
特别是，对于根据本发明的方法，需要考虑三个主要方面。所述方法足够快，以允许在交互式环境中获得流畅的用户体验。扩展及收缩操作确保图的其余部分(未被扩展或收缩的部分)基本上不受影响，以这种方式，用户更容易构建代表图的心理地图，用户体验是平稳的。最后，当一个集群被收缩后又被扩展时，节点或多或少地回到了集群被收缩前的位置，这确保了用户体验的顺畅，因为用户可以保留节点位置的心理地图。
[0359]
根据本发明的方法允许采用交互式方法，允许在用户放大时增加在图表中看到的细节。实质上，它可以被认为是用户从一个给定的距离看图，当距离减少时，可见的细节数量增加。因此，可视化图形是由要显示的细节水平决定的。
[0360]
为了确保平稳的定位、扩展及收缩，根据本发明的方法确保作用于图形的、驱动其定位的全局力对于扩展及收缩操作几乎是不变的。换句话说，如果一个集群被扩展或收缩，应该只改变靠近所述集群的局部力，而使图形的其他部分的力几乎不变。为了实现这一目标，压缩的集群被视为标准节点(集群节点)，注意其质量不仅仅是单个节点的质量，而是集群内所有节点的质量的和。这样，当拥有图的高级别视图，可见的集群很少时，只需要计算几个节点，使所述方法具有极大的可扩展性。
[0361]
此外，当扩展或压缩集群时，只有图形中靠近集群的部分会受到影响，因为集群的整体质量不会改变，这将导致伪引力只在局部发生变化，而在整体上保持几乎不变的状态。
[0362]
类似的处理方法也保留给链接，由于链接的强度，确保它们所施加的力不会随集群的压缩或扩展而发生实质性的变化。

技术特征：
1.一种以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：包括：-检索包括作为各自的多个节点及所述多个节点之间的多个链接的所述网络的所有所述多个物件的一基础图，其中为每一个所述节点指派一预定义节点质量；-通过一计算机化数据处理单元将两个或更多的所述节点分组为一个或多个集群，其中每一个所述集群包括至少两个所述节点；-通过所述计算机化数据处理单元通过计算每一个所述集群的集群质量及集群半径来初始化所述集群；-通过所述计算机化数据处理单元评估所述多个集群，定义一可视化图，所述可视化图表示从一预定义距离值看到的所述基础图；及-在所述图形用户界面中定位所述可视化图；其中，每一个所述集群的所述集群质量被计算为排列在所述集群内的所有所述节点的节点质量及排列在所述集群内的所有子集群的子集群质量的和；其中，每一个所述集群的所述集群半径被计算为所述集群质量与一预定义半径常数的乘积；其中，所述评估包括：-创建一空的可视化图；-通过所述计算机化数据处理单元，为每一个所述集群计算距离比，作为所述集群半径与所述预定义距离值之间的比率；-通过所述计算机化数据处理单元，将所述距离比与一预定义距离比阈值进行比较；-通过所述计算机化数据处理单元压缩所述集群，当所述距离比高于所述预定义距离比阈值时，在所述可视化图中为排列在待压缩的所述集群内的所有子节点及所有子集群添加一压缩集群节点；-通过所述计算机化数据处理单元扩展所述集群，当所述距离比低于所述预定义距离比阈值时，在所述可视化图中为排列在待扩展的所述集群内的所有子节点及所有子集群添加多个节点；-如果相同的两个节点之间的相同链接在所述基础图中存在，通过所述计算机化数据处理单元在所述可视化图中添加两个节点之间的一链接；-如果在所述基础图中所述集群内的一节点及所述集群外的所述节点之间的一链接存在，通过所述计算机化数据处理单元在所述可视化图中添加所述集群及所述集群外的所述节点之间的一链接，其中每次需要在相同的所述集群及所述集群外的所述节点之间添加一链接时，一链接强度的一计数增加一整数单位；及-如果在所述基础图中的一个所述集群内的一节点及其他所述集群内的一节点之间存在一链接，通过所述计算机化数据处理单元在所述可视化图中添加两个所述集群之间的一链接，其中每次需要在相同的两个所述集群之间添加一链接时，一链接强度的一计数会增加一整数单位。2.如权利要求1所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：当所述预定义距离值变化时，所述评估及所述定位迭代进行。3.如权利要求1所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的
方法，其特征在于：在所述评估中，如果所述多个集群在一预定义可视化窗口之外，所述多个集群被压缩以作为所述可视化图在所述图形用户界面中可视化的二维空间的一部分。4.如权利要求1所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述可视化图的所述定位包括：-指派所有所述节点及所有所述集群节点的初始位置；-运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的多个力；-通过一速度verlet算法为所述多个节点及所述多个集群节点定义新位置；-存储所述多个新位置；-迭代所述运算、所述定义及所述存储，直到所述多个节点及所述多个集群节点位置变得稳定。5.如权利要求4所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述指派初始位置由以下组成：如果所述集群以前从未被扩展，则向所述多个集群中的一扩展的所述集群内的所有所述节点及所有所述集群节点指派集群节点位置的坐标。6.如权利要求4所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述指派初始位置由以下组成：如果所述集群已经被扩展，则向所述多个集群中的一扩展的所述集群内的所有所述节点及所有所述集群节点指派相对于所述集群中心位置的多个相对位置的坐标。7.如权利要求6所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述存储包括记忆所述集群中心位置，所述集群中心位置计算为：其中：-xc是沿x轴的集群中心的坐标；-yc是沿y轴的集群中心的坐标；-m
i
是所述集群内第i个集群元素的质量；-x
i
是第i个集群元素沿x轴的坐标；及-y
i
是第i个集群元素沿y轴的坐标；-n是所述集群内的多个元素的数量。8.如权利要求7所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述存储包括记忆所述多个相对位置，所述多个相对位置计算为：xr
i
＝x
i-xc yr
i
＝y
i-yc其中：-xr
i
是沿x轴相对于所述集群中心的坐标的第i个集群元素的坐标；-yr
i
是沿y轴相对于所述集群中心的坐标的第i个集群元素的坐标；-xc是沿x轴的所述集群中心的坐标；-yc是沿y轴的所述集群中心的坐标；-x
i
是沿x轴的第i个集群元素的坐标；及-y
i
是沿y轴的第i个集群元素的坐标。
9.如权利要求4所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括分别地为形成所述链接的所述两个节点或集群节点“a”及“b”运算所述链接的多个链接力为：flx
b-a
＝k*s*(x
b
–
x
a
)；fly
b-a
＝k*s*(y
b
–
y
a
)及flx
a-b
＝k*s*(x
a
–
x
b
)；fly
a-b
＝k*s*(y
a
–
y
b
)其中：-k是一预定义弹性常数；-s是每一个所述链接的所述链接强度；-x
a
及y
a
是“a”节点的坐标；-x
b
及y
b
是“b”节点的坐标；-flx
b-a
是节点“b”对节点“a”施加的力的x分量；-fly
b-a
是节点“b”对节点“a”施加的力的y分量；-flx
a-b
是节点“a”对节点“b”施加的力的x分量；-fly
a-b
是节点“a”对节点“b”施加的力的y分量。10.如权利要求4所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括运算识别来源及接收者的所述多个节点及/或所述多个集群节点的每一对之间的多个引力为：fx＝g*ms*mr*(xs-xr)/d3；fy＝g*ms*mr*(ys-yr)/d3其中：-ms是所述来源的质量；-mr是所述接收者的质量；-xs及ys是所述来源的坐标；-xr及yr是所述接收者的坐标；-d是所述来源及所述接收者的位置之间的距离；-g是一预定义引力常数；-fx是所述来源对所述接收者施加的力的x分量；-fy是所述来源对所述接收者施加的力的y分量。11.如权利要求4所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括为每一个所述节点及/或每一个所述集群节点运算阻尼力为：fdx＝d*vx；fdy＝d*vy其中：-vx是所述节点或所述集群节点沿所述x轴的速度；-vy是所述节点或所述集群节点沿所述y轴的速度；-d是一预定义阻尼常数；-fdx是作用在节点或集群节点的所述阻尼力的x分量；
‑
fdy是作用在节点或集群节点的所述阻尼力的y分量。12.如权利要求4所述的以一图形集群在一图形用户界面中表示一网络中的多个物件的方法，其特征在于：所述运算作用在每一个所述节点及每一个所述集群节点上的所述多个力包括为每一个所述节点及/或每一个所述集群节点运算中心力为：个力包括为每一个所述节点及/或每一个所述集群节点运算中心力为：其中：-c是一预定义常数；-n是所述节点或集群节点递归地所属的所述集群的数量；-level
i
是所述节点或集群节点所属的第i个集群的级别；-xc
i
是沿x轴的所述节点或集群节点所属的第i个集群的中心坐标；-yc
i
是沿y轴的所述节点或集群节点所属的第i个集群的中心坐标；-x是沿x轴的所述节点或集群节点的坐标；-y是沿y轴的所述节点或集群节点的坐标；-fcx是作用在节点或集群节点上的所述中心力的x分量；及-fcy是作用在节点或集群节点上的所述中心力的y分量。

技术总结
一种以图形集群在图形用户界面中表示网络中的物件的方法，包括检索包括作为各自的节点及节点之间的链接的网络的所有物件的基础图，通过计算机化数据处理单元将两个或更多节点分组为一个或多个集群，通过计算机化数据处理单元通过计算每一个集群的集群质量及集群半径来初始化集群，以及评估集群，定义可视化图，可视化图表示从预定义距离值看到的基础图并在图形用户界面中定位可视化图。评估包括创建空的可视化图，计算距离比，评估距离比，压缩集群，扩展集群，添加多个节点，并在集群及集群外的节点之间添加链接，其中每次需要在集群及集群外的节点之间以及两个集群之间添加链接时，链接强度的计数增加一整数单位。链接强度的计数增加一整数单位。链接强度的计数增加一整数单位。


技术研发人员：保罗
受保护的技术使用者：诺佐米网络公司
技术研发日：2023.02.02
技术公布日：2023/8/5