Какие существуют способы визуализации больших данных с помощью графовых алгоритмов?

Некоторые способы визуализации больших данных с помощью графовых алгоритмов:

• Укладка графов на плоскости. core.ac.uk Для этого используют методы, основанные на физических аналогиях: силовой (force-directed) и пружинный (spring). core.ac.uk Для построения укладки строится специальная модель, в которой вершины и рёбра графа соответствуют реальным физическим взаимодействующим объектам. core.ac.uk
• Раскраска графа по кластерам. habr.com Если проводилась кластеризация графа, то можно раскрасить его по кластерам и показать, как разные метки связаны друг с другом. habr.com
• Снижение размерности. habr.com Граф можно задавать матрицей смежности, то есть квадратной матрицей NxN, где N — число вершин. habr.com Это позволяет использовать универсальные методы снижения размерности, вроде tSNE, UMAP, PCA. habr.com
• Feature-Based Layout. habr.com Используют свойства вершин для отображения их на плоскости. habr.com Для этого применяют методы, обычно применяемые для табличных данных: PCA, UMAP, tSNE, Autoencoders. habr.com
• Графовые эмбеддинги. habr.com Есть множество методов получения векторных представлений заданной размерности, отражающих свойства вершин графа. habr.com После получения таких представлений остаётся только снизить размерность до двух, чтобы получить картинку. habr.com

Также для визуализации графов можно использовать, например, браузер Neo4j — интерактивную командную Cypher-оболочку, которая позволяет взаимодействовать с графом и визуализировать информацию в нём. bigdataschool.ru