论文标题：（ VSAN：超大规模学术网络的新型可视化方法）

期刊：

作者：Qi LI, Xingli WANG, Luoyi FU, Xinde CAO, Xinbing WANG, Jing ZHANG, Chenghu ZHOU

发表时间：15 Feb 2024

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导读

作为知识的载体，论文自古以来就是记录从重大历史事件到app技术突破的热门选择。随着科技的蓬勃发展，论文的数量也在急速增长。就像物联网（IoT）让世界以更扁平的方式连接起来一样，由大量学术论文形成的网络会是什么样子？大多数现有的可视化方法只能处理十万量级的节点规模，这比通常百万级甚至更大的学术网络要小得多。因此，在本文中，我们想要打破这种规模限制，设计一种特别针对超大规模学术网络的新的可视化方法（VSAN）。为了全面提升可视化效果，我们在整个VSAN的设计中分别考虑了三个层面的优化，即承载规模、加载速度和布局细节的效果。我们的主要贡献在以下两个方面：1）我们设计了等效分割布局法，突破了现有技术的规模限制，从而能直观地揭示大规模的学术实体的关联性。2）我们进一步提出了分层切片加载法，使用户能够从宏观和微观层面观察学术网络的可视化结果，并能够不同层级间快速缩放。此外，我们还提出了一种“星云图间跳转”的展示方法，将不同学术网络的静态页面连接起来，帮助用户对各个学术网络形成更加系统和全面的认识。我们在AceMap数据库中的三个学术论文引用数据集上应用了我们的方法，证明了VSAN可以对超过400万个节点的学术网络进行可视化，验证了VSAN的可扩展性。超大规模的网络可视化不仅前所未有地用星云图揭示了学术网络的图景，还得到了一些有趣的发现，可能会引起科研人员更多的兴趣。

文章精要

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