Abstract:In this paper we talk about speeding up calculation of graph metrics and layout with NodeXL by exploiting the parallel architecture of modern day Graphics Processing Units (GPU), specifically Compute Unified Device Architecture (CUDA) by Nvidia. Graph centrality metrics like Eigenvector, Betweenness, Page Rank and layout algorithms like Fruchterman-Rheingold are essential components of Social Network Analysis (SNA). With the growth in adoption of SNA in different domains and increasing availability of huge networked datasets for analysis, social network analysts are looking for tools that are faster and more scalable. Our results show up to 802 times speedup for a Fruchterman-Rheingold graph layout and up to 17,972 times speedup for Eigenvector centrality metric calculationsLoading PreviewSpeeding up Network Layout and Centrality Measures with NodeXL and the Nvidia CUDA Technology12 PagesSign upBefore we can start your download,please take a moment to join our communityof 25,060,897 academic researchers.&&Connect&&Connect&&Sign up with emailBy signing up, you agree to our&Download PDFs forover 6.6 Million papers Share your paperswith other researchersSee analytics on yourprofile & papersFollow other peoplein your field
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Academia & 2015NodeXL手册_图文_百度文库
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NodeXL手册
N​o​d​e​X​L​ ​使​用​说​明
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你可能喜欢Graph Visualization及常用工具简介 - grapeot - 博客园
在很多算法中都需要用到图()这种数据结构，但图的计算机实现相对复杂，调试时往往无法直观的看出结果是否符合要求。图的可视化()技术可以解决这个问题。这种技术可以将图的逻辑结构形象的在2维平面上表示出来，以进行直观的演示。比如可以形象的表达二叉排序树的插入过程。可能更重要的是，通过观察图的可视化结果，我们可以得到一些有意义的结论，从而指导进一步的工作和研究。比如下面的图()是一个大程序的模块调用图。它可以直观的表示模块之间的依赖关系，从而为高效测试提供依据。这篇文将会简单介绍（Windows平台下）几种常用的GraphVisualization工具。
图1 Graph Visualization结果示例
(Network Overview, Discovery and Exploration for eXceL)是一个微软的开源Graph Visualization工具。如同其他微软的优秀产品一样，学习前期上手非常快，后期又提供丰富的功能和灵活的定制性。
图2 NodeXL可视化结果示例（）
NodeXL的使用非常简单。它是作为一个Excel模板安装的。安装完成后打开Excel，根据NodeXLGraph新建一个xls文档就可以使用了。在Vertex工作表中填入顶点的相关信息，Edge工作表中填入边的相关信息，单击边栏中的Show Graph，一切就搞定了。各种基本操作非常直观，自动布局算法的改动，顶点的手动拖动，缩放在GUI中都可以轻松完成。而顶点和边的各种属性也可以在xls表格中更改。
其中比较亮点的功能是可以用图片作为图的顶点。这就带来了很大的灵活性。比如下图是对The Big Bang Theory某一集构建的人物关系图，边的粗细代表人物关系的密切程度。对于很密切的关系，边被着成红色。
图3 TBBT某一集的人物关系图
此外，Excel这个平台为用户集中精力在分析数据本身上提供了很大方便。点点鼠标我们就可以方便的对数据进行批量处理：排序，过滤，绘制各种图表，而不用考虑如何编写代码，如何处理GUI事件。值得一提的是，NodeXL还支持多种输入格式，除了简单的复制粘贴外，还可以直接导入流行的UCINET, GraphML的格式文件，或者最简单的邻接矩阵等。它甚至还提供了自动收集twitter，flickr上的数据并绘制图表的操作选项。
当然，NodeXL还提供了高度的可编程性。在.NET中我们可以方便的调用它在Excel中体现的全部功能。事实上，Excel的模板只是它的一个wrapper而已。
看完了华丽的界面，强大的GUI，与Office无缝整合，.NET支持等一些列充满微软色彩的NodeXL，下面就是来自开源界且同样强大的。Graphviz是典型的*nix编程思想的结晶，与NodeXL相比恰如LaTeX与Word般特色鲜明。命令行，stdin输入stdout输出，自己建立了一套描述图的语言，跨平台，方便获取的源码。它的每一个特性都彰显着*nix的优雅和强大。
因为是命令行工具用文本进行输入，因此可以方便的被各种平台调用。.NET, C/C++, Java, MATLAB& 不用考虑wrapper或者P/Invoke。而它用来描述图的语言同样简洁强大。比如这样的代码就会编译生成下图所示的图：graph g { a && b && }
图4 Graphviz输出示例
各个顶点和边的属性同样可以用语言指定。唯一比较遗憾的是似乎只支持eps格式的图片做顶点。作为从Windows平台出来的人，我也不晓得一般的图片能不能转成eps，怎么转。还希望各位指教。（经过Milo Yip的指点，发现，在此表示感谢！）
此外，比较有名的和图相关的库还有, 和。GLEE是MicrosoftResearch做的一个自动布局图（AutomaticGraph Layout）的库，NodeXL中就使用了它。Quick Graph是一个图的算法库，更偏重于图的相关算法。UbiGraph是一个非常强大的GraphVisualization的库，文章开头的二叉排序树的demo就来自于它，但由于不支持Windows而且似乎需要配置服务器所以就没能试用了。
这篇文主要介绍了Graph Visualization是什么，有什么用，以及可以调那些库来实现。感觉Graph Visualization还是一个很有意思的东西，把一些数据可视化一下说不定就会有一些有意义的发现。NodeXL 软件使用指南_百度文库
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NodeXL 软件使用指南
N​o​d​e​X​L​ ​用​来​做​复​杂​网​络​的​软​件​,​该​上​传​文​件​是​软​件​的​使​用​说​明
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