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焦点+上下文作为信息可视化领域的常用交互方式，其基本思想是将用户关心的区域定义为焦点区域，采用高亮等方式显示细粒度信息；其他区域作为上下文区域，通过聚合等操作显示粗粒度信息。该概念被引入网络拓扑可视化中后，在提高绘制效率的同时，能够有效地处理庞大数据集中提取用户感兴趣部分的问题，有利于解决三维映射阻塞现象，受到大量网络拓扑结构可视化研究人员的青睐。Robert 等[34]开发了网络可视化系统 VISUAL用于感知内外网主机通信模式，采用主机位置固定策略，内网主机的网络矩阵在中心区域，外网主机分布在四周，从连线的多少和外网主机方块大小可以很直观地发现一些异常活跃的内外网主机，主机位置固定策略能够保持良好的主机逻辑拓扑关系。支持“先概览，然后缩放和过滤，最后根据需求详细分析”的交互过程帮助用户建立对网络活动模式的精准理解。文献[20]提出的可视化集成框架OnionGraph 中，网络节点的子集可以在分层的焦点+上下文交互模型下进行灵活的分割和合并。通过交互式探索，用户可以在网络上创建多个分层的焦点，每个聚焦的子网络都与独立的抽象概况相关联，从而实现对复杂网络的多层次分析。Feng等[35]提供一种新的时变网络绘制方法，采用超图的概念保持网络数据的时空一致性，同时支持多焦点+上下文的交互方式维持交互过程的动态稳定性，通过阻止节点尺寸和位置发现突变来保护用户的思维地图，从而提供可读性更强的视觉效果，如图7(a)所示（见彩插页 6）。鱼眼变换[36]也是一种基于焦点+上下文技术的常用交互手段，它使用一种焦距极短并且视角接近于180°的镜头，在突出正前方物体的基础上，覆盖角度所及的范围最广。通过鱼眼技术在网络拓扑图分析过程中可以根据用户关注的焦点进行有针对性的缩放，从而揭示局部区域内节点的连接关系。Tominski等[37]采用鱼眼树形视图和组合透镜来支持对网络拓扑视图的可视化探索。如图7(b)所示（见彩插页 6），通过鱼眼扭曲算法实现对聚类图层次结构的分析，组合透镜技术促进对大规模稠密拓扑布局的信息呈现，其中，局部边透镜用于解决图的边遮挡问题，邻居透镜用于呈现当前聚焦节点的邻接节点。Van等[38]将网络拓扑聚类抽象成大颗粒的节点，同时边也根据聚类特征聚合为不同粗细的集束，当用户希望浏览具体的细节时，可通过透镜将抽象结构逐级细化，最终分解成准确的结构。如图7(c)所示（见彩插页 6），当透镜接近颗粒时，颗粒开始分解，完全被透镜覆盖的区域显示具体而准确的图结构。针对规模特别庞大的图结构，Gansner等[39]提出拓扑鱼眼技术，先计算出复杂网络拓扑结构在不同尺度下简化后的结构表达，当用户指定了关注区域后，不同层级的简化结构表达被混合显示，以达到从关注区域到外沿细节不断减少的效果，最后在关注区域实施鱼眼式的径向放大，从而既保持足够的细节信息，又不丢失原图结构粗略的轮廓。
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