こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。
詳細が気になるくらいにまで使いこんでいただき、またマニュアルを詳細にお 読みいただき、大変光栄に存じます。
> Fruchterman & Reingold、Kamada & Kawai
Fruchterman & Reingoldでは、つながっていないノード間には反発力が働くの で、直接つながっていないノード間に距離が空きます。Kamada & Kawaiではこ れがありません。
語と語のネットワークであれば、つながっていないノード間に距離が空いた方 が、内容を読み取りやすいように思います。したがってFruchterman & Reingo ldを利用することにしました。
しかし語と変数のネットワークでは、全体の構造が単純になりがちです。こう した場合には、反発力が無い方が、全体の構造の単純さがそのままレイアウト あらわれる感があります。その例として、添付の画像をご覧下さい。Fruchter man & Reingoldでは反発力が働いて、つながっていないノード間に距離が空き、 結果として全体の印象が複雑になっているように思います。こうした場合には、 全体の構造を読み取り安いKamada & Kawaiの方が適していると考えました。
> レイアウトとノードカラー
それぞれの計算処理は、別の人が別の論文で提案しているものです。そのため、 果たしてどの程度まで共通している部分があるかは、にわかには何とも言えません。
おそらく、レイアウトとノードカラーの整合性を感じられるということは、計 算処理が意図通りに上手く行ったということでしょう。
例えば、次数中心性が高い(エッジの数が多い)ノードは、中心の近くに配置 しないとレイアウトが崩れるでしょう。したがって、上手くレイアウトがされ ていれば、いかにも中心付近のノードの次数中心性が高くなるでしょう。
また、上手くレイアウトがなされていれば、「ここを通らないと余所に行けな い(媒介中心性が高い)」ノードは、それと分かる位置にあるでしょう。カラ ーを媒介中心性にしたときに、そのノードの色が赤ければ、レイアウトとノー ドカラーが整合していると感じられるでしょう。
サブグループ検出も同様です。レイアウトが上手く行けば、互いに密につなが っているグループは固まって配置されているでしょう。そして、サブグラフ検 出(密につながっているグループの検出)も上手く行ったならば、同じ色のノ ードがある程度は固まって配置されることになるでしょう。
以上、ご参考になる部分がありましたら幸いです。
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