Некоторые способы визуализации больших данных с помощью графовых алгоритмов:

• Укладка графов на плоскости. 5 Для этого используют методы, основанные на физических аналогиях: силовой (force-directed) и пружинный (spring). 5 Для построения укладки строится специальная модель, в которой вершины и рёбра графа соответствуют реальным физическим взаимодействующим объектам. 5
• Раскраска графа по кластерам. 4 Если проводилась кластеризация графа, то можно раскрасить его по кластерам и показать, как разные метки связаны друг с другом. 4
• Снижение размерности. 4 Граф можно задавать матрицей смежности, то есть квадратной матрицей NxN, где N — число вершин. 4 Это позволяет использовать универсальные методы снижения размерности, вроде tSNE, UMAP, PCA. 4
• Feature-Based Layout. 4 Используют свойства вершин для отображения их на плоскости. 4 Для этого применяют методы, обычно применяемые для табличных данных: PCA, UMAP, tSNE, Autoencoders. 4
• Графовые эмбеддинги. 4 Есть множество методов получения векторных представлений заданной размерности, отражающих свойства вершин графа. 4 После получения таких представлений остаётся только снизить размерность до двух, чтобы получить картинку. 4

Также для визуализации графов можно использовать, например, браузер Neo4j — интерактивную командную Cypher-оболочку, которая позволяет взаимодействовать с графом и визуализировать информацию в нём. 2