一种基于稀疏负采样的大规模图布局优化方法及系统

本发明涉及数据可视化与图计算技术领域，提供了一种基于稀疏负采样的大规模图布局优化方法及系统。该方法包括，初始化图布局，构建有向边列表；遍历有向边列表，对有向边列表中的每一条边，计算节点之间的吸引力；对边的出点进行负采样，使用t分布力导向模型计算负采样点与出点的斥力，根据吸引力和斥力更新节点位置，隐式实现线性归一化度权重机制；动态更新学习率直至收敛；根据有向边列表的出点节点对边集合进行分组，使具有相同出点节点的边尽可能被划分至同一边分区；根据边分区结果，将不同边分区分配至不同计算线程，形成线程局部边集合；在线程内部独立遍历所属边分区，并分别更新引力与负采样斥力；直至收敛。