Soluções de otimização de visualização para análise de dados:
- Técnicas de triagem dinâmicaUse o painel Graph Filter na interface da Web, que pode ser acessado por meio de
- Centralidade do grau do nó (triagem dos 101 principais nós doTP3T)
- Limites de peso lateral (por exemplo, mostrar apenas conexões com correlação > 0,7)
- Algoritmos de descoberta de comunidades (coloração automática de grupos agrupados) - Seleção do algoritmo de layout::
- O algoritmo ForceAtlas2 é recomendado para grandes gráficos esparsos (config.yaml set layout: "force")
- Dados hierárquicos aplicando layout hierárquico (layout: "hierarchy") - Exploração interativa::
- Mantenha pressionada a tecla Shift para enquadrar o grupo de nós
- Clique com o botão direito do mouse em um nó para ver as "associações secundárias".
- Use a roda do mouse para aumentar e diminuir o zoom em diferentes níveis de granularidade - Exportação e rotulagem::
Suporte a três formatos de exportação PNG/SVG/GEXF, você pode adicionar texto personalizado antes de exportar.
Caso em questão: ao analisar dados de comportamento de usuários de comércio eletrônico, recomenda-se construir um mapa isomórfico de acordo com a estrutura de três camadas de "usuário-commodity-categoria" e, em seguida, identificar grupos de usuários em potencial por meio da função de descoberta de comunidade.
Essa resposta foi extraída do artigoNodeRAG: uma ferramenta baseada em gráficos heterogêneos para recuperação e geração de informações precisasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o NodeRAG pode ser usado para melhorar a visualização de relações complexas em cenários de análise de dados?
