定级评审中 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术未定级

随着数据科学和大数据技术的飞速发展，图结构（如社交网络、通信网络、生物网络等）的可视化需求变得越来越迫切。然而，图的复杂性常常导致传统可视化方法难以呈现出清晰、美观和对称的布局。因此，如何利用算法优化图的布局，使其更加符合人类的视觉审美和认知需求，成为一个重要的研究方向。 本项目基于这一需求，旨在探索并实现图的智能化布局优化。结合传统的力导向算法、对称布局算法等经典方法，并引入机器学习技术，通过模型训练和优化学习复杂图结构的布局方式，力求为用户提供视觉上更易理解、更美观的图可视化方案。项目不仅可以应用于数据分析与科学研究，也可以用于实际产品开发，如复杂网络可视化平台、图数据展示工具等。