我有大约十组（公司）。每个组都与其他组相连。我拥有的数据代表了连接的强度。想象一下，A 组的某个人向 B 组发送电子邮件的次数。
连接的强度可以为 0。两个组之间有两个连接，AB 和 BA。
a) 什么是可视化的好方法？例如，我可以想象每个组都是一个圆圈。线连接圆圈，线的粗细代表连接的强度。能够指示组的大小将是一个加号，但不是必需的。
b) 你知道任何可视化的软件工具吗？该工具不应该太贵或应该作为试用版提供，因为现在它只是一个概念证明。它不必是基于网络的。
组间连接的可视化
机器算法验证
数据可视化
网络
2022-04-07 14:10:45
4个回答
您在示例中描述的不仅是关系网络，而且是所有组之间的“流动”网络。
就像您在 a) 中所建议的那样（并且正如 Jeromy 所说），您的图形可能是与其他组链接的一个组（或节点）的可视化。我对这个主题的大部分知识是可视化地理空间之间的流动，但许多相同的问题仍然适用。
我认为这篇论文很好地总结了关于映射流的可视化技术。
从空间交互数据到空间交互信息？2001 年英国人口普查中移民的地理可视化和空间结构作者 ：Alasdair Rae Computers, Environment and Urban Systems, Vol。33，第 3 期。（2009 年 5 月），第 161-178 页。（这里是PDF ）
通常可视化地理空间中的流动存在三个主要问题。一是难以区分流入和流出。第二个是长线往往在图形中占主导地位。三是重叠或过多的流动往往会使图形看起来很嘈杂。
第二个问题可以通过您在图形上组织节点来解决（如杰罗米建议的集群节点与强关系）。使用小的多图来区分流入、流出和互惠流也可能更容易（即将您的节点映射到特定空间，然后用单独的图形显示流入、流出）。我没有看到任何像你描述的网络流的例子，所以我不知道自组织图形是否存在重叠线的问题。
如果您有 Python 编程经验，您可能需要查看NetworkX包。（链接到的 Gephi 包 Ars 看起来也很棒）。
这与 GIS stackexchange 论坛上提出的问题本质上相似，这里有一个问题，其中包含您可能感兴趣的答案。
祝你好运
一些快速的想法：
- 我使用多维缩放来可视化团队成员之间的连接（即加权网络）。具有更强连接的节点会在图中显示得更近。这是在 R 中实现的一些资源。
- 您可以提供一个标准图表，其中线条粗细取决于连接强度。
多维缩放的一种替代方法是将每个组的位置相互映射为 SOM（自组织图）。就像您在美国地理地图中看到的一样，堪萨斯州位于中间，位于 SOM 地图中间附近的组将是与其他组最相关的组。
这是一个python SOM 模块
其它你可能感兴趣的问题