データ分析のための可視化最適化ソリューション：
- 動的スクリーニング技術ウェブ・インターフェースのグラフ・フィルター・パネルを使用する：
- ノード次数中心性（上位10%キーノードのスクリーニング）
- サイドウェイトのしきい値（例えば、相関が0.7を超えるコネクションのみを表示するなど）
- コミュニティ発見アルゴリズム（クラスター化されたグループの自動カラーリング） - レイアウトアルゴリズムの選択::
- ForceAtlas2アルゴリズムは、大きなスパースグラフに推奨されます（config.yaml set layout: "force"）。
- 階層レイアウトを適用した階層データ（レイアウト："hierarchy"） - インタラクティブな探検::
- Shiftキーを押しながらノードグループをフレーム化する。
- ノードを右クリックすると、「二次関連付け」が表示されます。
- マウスホイールを使って、さまざまな粒度で拡大・縮小ができる。 - 輸出とラベリング::
PNG/SVG/GEXFの3つのエクスポート形式をサポートし、エクスポートする前にカスタムテキストを追加することができます。
事例：電子商取引のユーザー行動データを分析する場合、「ユーザー-商品-カテゴリー」の3層構造に従って同型マップを構築し、コミュニティ発見機能を通じて潜在的なユーザーグループを特定することを推奨する。
この答えは記事から得たものである。NodeRAG：正確な情報検索と生成のための異種グラフベースのツールについて
