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大数据选址智能算法——力导向算法介绍

阿拉丁智店

2021-04-06

导读：在复杂网络中发现和刻画社区结构是近年来复杂网络研究的重点方向之一。如果将复杂系统中的实体作为节点，而实体

在复杂网络中发现和刻画社区结构是近年来复杂网络研究的重点方向之一。如果将复杂系统中的实体作为节点，而实体之间的关系作为边，则可构建一个展现复杂系统内部关系的网络，这种复杂网络广泛存在于生物、社交、引文等诸多领域，并呈现出“大网络，小聚居”的特征。

在研究要素关系网络、城市群相互联系时，可采用力导向布局分析模型。该模型将每个要素表现为一个点，要素间的联系表现为边，通过计算各要素间的关联度，绘制出拓扑关系网络图，表现要素间的聚集度和紧密度。事实上，许多关系网络都是通过力导向图进行可视化的。力引导图可以完成很好的聚类，方便用户看出点之间的亲疏关系。

对适用于一般网状结构数据绘图的算法来说，力导向算法是一种常被应用的方法。通过对每个节点的计算，算出引力和排斥力综合的合力，再由此合力来移动节点的位置。力导向算法是根据自然界中电子直接互相作用的原理来实现的，自然界中。两个电子靠的太近会产生斥力，隔的太远会产生引力，这样保持一个平衡状态，最终达到维持物体的形态的目的，涉及到库伦公式。执行一次后根据节点新位置算出新的能量值，如同力学概念，能量值越小，表示整个网络越趋于稳定。一般来说能量值越小，网络图的配置显示就会越清晰，根据力的作用，来计算节点和连线的运动轨迹，并不断降低它们的能量，最终达到一种能量很低的安定状态。

力导布局图可设置的参数主要有：

①引力/斥力：当节点过于聚拢或过于分开时，可以通过调整斥力或引力来使节点分开或聚拢。

②边（连线）的权重：节点之间吸引力的强度可以对于所有节点都相同，也可以基于边的权重而不同。当节点间吸引力基于边的权重而不同时，边的权重越大，节点间吸引力就会越大，节点就会越聚拢。

力导布局图绘制时可以赋予边的权重。连线无权重的力导布局图可以看作是树图在力导布局下的一种状态体现，主要展示层级关系，并优化布局。

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智店是阿拉丁大数据推出的一款智慧店铺解决方案。智店以运营商的手机用户大数据、消费者大数据、商圈大数据、网民上网行为特征大数据为依托，构建智能化模型和算法，为零售企业和线下实体店铺提供店址评估、客群洞察、智慧运营、精准营销等服务。

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