gephi导入含时间线的动态数据

本文介绍了如何将包含起始和结束时间的记录导入电子表格,并生成以时间线为轴的动态数据。首先,数据格式为dd/mm/yyyy,时间列设置为字符串类型。接着,通过合并列创建时间间隔,选择合适的日期解析格式。然后,设定时间轴的起止时间和格式,并调整播放设置及自定义边界。最后,启用时间线并配置相关设置,以实现动态网络图的展示。

        本文记录导入包含时间数据的记录,以生成以时间线为轴的动态数据。

一、原始数据中包含一条记录的起始时间start_time和结束时间end_time,数据格式为dd/mm/yyyy;

二、导入电子表格时,输入设置中:时间设定为Intervals,开始与结束时间列start、end设定为String;

 三、生成时间间隔列

在数据资料窗口下,选择数据表格中的和并列,选择start、end作为要合并的列,合并方法选择创建时间间隔;

在时间间隔创建选项中:

启动时间列:start,结束时间列:end

选择解析日期,日期格式选择dd/mm/yyyy,软件支持的时间格式如下图,可根据自己的原始数据选择;

 

默认的开始时间建议设置为稍早数据中的最早时间,默认的结束时间同理,当然也可以根据自己的需要设置,这个时间段为最终呈现的时间轴的起止时间。

四、时间轴

点击下方的启用时间线,可以在时间轴的左侧选择设置,

包括:

1.设定时间格式:软件默认会将时间以数字格式呈现,根据需要将其更改为日期;

2.设定播放设置

根据需要设定时间线的边界和播放速度

3.设定自定边界

其中:边界为要设定的播放总长度,间隔为同一时刻显示在屏幕上的时间段,间隔的设定可通过拖动时间块的边框完成;

至此完成以时间线为轴的动态网络图设定。

 

 

 

### Gephi在知识图谱动态可视化中的实现方法 Gephi 是一个开源的图分析和可视化工具,广泛应用于知识图谱的动态展示。它支持多种图数据格式,并提供丰富的布局算法、节点样式配置和交互式操作功能,适合用于构建和展示动态知识图谱。 在 Windows 环境中,用户可以从 Gephi 官方网站下载并安装 Gephi,安装完成后即可导入图数据并进行可视化设置。数据通常以 CSV、GEXF 或 GraphML 格式导入,其中节点和边的属性可以自定义,便于构建语义丰富的图谱结构。 Gephi 提供多种布局算法,例如 ForceAtlas 2、Yifan Hu 和 Circular,这些算法可以根据图的拓扑结构自动调整节点位置,使得图谱更加清晰易读。用户还可以通过调整节点颜色、大小、标签以及边的粗细等属性,实现多维度的数据可视化。 在动态可视化方面,Gephi 支持时间轴功能,允许用户导入带有时间戳的数据,并通过播放器控制时间维度,从而观察图结构随时间的变化过程。这种功能特别适用于社交网络演化、知识演进路径等场景。 为了实现与 Python 等外部程序的交互,Gephi 提供了 WebSocket API 接口,可以通过 Python 脚本实时推送图数据到 Gephi 进行动态更新。以下是一个使用 `py2gephi` 库连接 Gephi 并发送图数据的示例代码: ```python from py2gephi import GephiClient client = GephiClient("http://localhost:8080/workspace0", auto_commit=True) client.clean_all() client.add_node("F-22 Raptor", color="#FF0000") client.add_node("Lockheed Martin", color="#00FF00") client.add_edge("F-22 Raptor", "Lockheed Martin") ``` 该代码通过 Gephi 的 WebSocket 接口将节点和边动态添加到当前工作区,实现图谱的实时更新。 ### 相关技术整合 除了本地手动操作,Gephi 可以与 Neo4j、Python 等工具结合使用,实现从知识抽取、存储到可视化的全流程自动化。例如,通过 Neo4j 查询图数据,将其转换为 Gephi 支持的格式后导入,或通过 Python 脚本自动构建图谱并推送至 Gephi,从而构建一个完整的知识图谱可视化系统。
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