《表1 实验数据集：基于PageRank的网络布局算法》

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《基于PageRank的网络布局算法》

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文中使用了各种不同类别和不同大小的现实世界网络数据，用来评估我们算法的可靠性，如表1所示。这些数据来自三个数据集KONECT[27]，SNAP[28]和SuiteSparse Matrix Collection[29]。其中facebook和twitter与Slashdot都是社交网络，Blogs是美国2004年大选期间博客之间的超链接网络。commanche＿dual是一个来自NASA的结构性问题网格。1138＿bus是一个电力系统总线数据，fe＿4elt2是流体力学相关的结构性网格数据，3elt是一个2D有限元问题网格数据，web-NotreDame是圣母大学nd.edu域名内的页面之间的超链接网络，web-Stanford是来自斯坦福大学stanford.edu页面之间的超链接。Web-Google是Google公司在2002年举办的Google Programm-ing Contest中的一部分数据，节点代表web页面，边代表它们之间的超链接，baidu relatepages是百度百科文章之间的链接网络。文中将从性能和视觉效果两个方面分析我们的算法。文中将从算法质量和异构架构的性能两个方面来分析我们的工作。