一些科学研究表明，不超过 500 个节点的图可视化是适合终端用户阅读和交互式探索的。根据这个原则，在大规模图上，我们将元数据中的节点通过 LOUVAIN 聚类算法进行聚合。首先展示被聚合后的图，然后用户可以通过展开聚合节点进行下钻式探索。如果一次聚合后的节点数仍然庞大，可以进行多层次的聚合。为了控制渲染节点的数量，展开多个聚类后，最早被展开的聚类将会被自动收起。这一方案除了满足上述原则，还能减少前端计算和渲染的负担。

<图交互>

       

每个“聚合点” 代表了一个 LOUVAIN 计算出的聚类，包含多个“真实节点” .「右击」 任意节点或边，一个相对应的上下文菜单将会出现。 右击 并选择“展开聚合节点”，聚合节点将会被该聚类中的真实节点替代，这就是下钻式探索。 你也可以通过右击 并选择“聚合该聚类”将已经展开的节点聚合；或选择 “寻找 k 度邻居”，被选中点的 k 度邻居节点将会被融合到当前图中。

<画布菜单>

在画布左上角，有一个画布菜单，包含一系列辅助探索的工具。从左到右，它们分别是：
- 显示/隐藏边标签；
- 鱼眼放大镜；
- 拉索选择模式；
- 寻找最短路径（按 SHIFT 点选两个端点）；
- 缩小；
- 使图内容适应视窗；
- 放大；
- 搜索一个节点（输入 ID）。

<注意>

该 demo 仅为展示大规模图可视化方案，因此使用的数据是一个较小的、模拟的数据集。除了上述内容外，还有很多其他的功能。愉快地探索吧。希望它对你有所帮助。