针对数据分析的可视化优化方案：
- 动态筛选技术：在Web界面使用”图筛选”面板，可通过：
– 节点度中心性（筛选top 10%关键节点）
– 边权重阈值（如只显示相关性>0.7的连接）
– 社区发现算法（自动染色聚类群体） - 布局算法选择::
– 大型稀疏图推荐使用ForceAtlas2算法（config.yaml设置layout: “force”）
– 层次化数据适用层级布局（layout: “hierarchy”） - Exploração interativa::
– 按住Shift键可框选节点组
– 右键点击节点查看”二级关联”
– 使用鼠标滚轮缩放不同粒度 - 导出与标注::
支持PNG/SVG/GEXF三种导出格式，可在导出前添加自定义标注文本
案例：分析电商用户行为数据时，建议先按「用户-商品-品类」三层结构构建异构图，再通过社区发现功能识别潜在用户群体。
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 " 在数据分析场景中怎样利用NodeRAG改善复杂关系的可视化效果？
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