Xu,Kevin S。;马克·克里格;英雄阿尔弗雷德·奥三世 用于动态网络可视化的正则化图形布局框架。 (英文) Zbl 1298.68282号 数据最小知识。发现。 27,第1期,84-116(2013). 摘要:许多现实世界中的网络,包括社交网络和信息网络,都是随时间演变的动态结构。此类动态网络通常使用一系列静态图形布局进行可视化。除了在每个时间步提供网络结构的可视化表示外,序列还应保留心理地图在连续时间步长的布局之间,以允许人类解释网络的时间演变。在本文中,我们提出了一个在联机设置只有当前和过去的图形快照可用于创建当前布局。拟议框架创建正则化图形布局通过使用分组惩罚,阻止节点偏离属于同一组的其他节点太远,以及暂时性惩罚,这阻止了连续时间步之间的大型节点移动。惩罚增加了布局序列的稳定性,从而保留了心理图。我们在该框架中引入了两种动态布局算法,即动态多维缩放和动态图拉普拉斯布局。我们将这些算法应用于多个数据集,以说明分组和时间正则化对于生成可解释的动态网络可视化的重要性。 引用于1文件 MSC公司: 68单位05 计算机图形;计算几何(数字和算法方面) 68米14 分布式系统 68兰特 计算机科学中的图论(包括图形绘制) 关键词:图形布局;动态网络;可视化;心理地图;正规化;多维缩放;光谱布局;拉普拉斯图 软件:遮阳板;超级MDS;根卢万;索尼亚;项目管理局;科利布里 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.S.Xu}等人,Data Min.Knowl。发现。27,第1号,84-116(2013年;兹bl 1298.68282) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Baur M,Schank T(2008)《Visone中的动态图形绘制》。卡尔斯鲁厄大学技术代表 [2] Bazaraa MS、Sherali HD、Shetty CM(2006)《非线性规划:理论和算法》。纽约威利 [3] Belkin M,Niyogi P(2003),用于降维和数据表示的拉普拉斯特征映射。神经计算15(6):1373–1396·Zbl 1085.68119号 ·doi:10.1162/089976603321780317 [4] Bender-deMoll S,McFarland DA(2006)《动态网络可视化的艺术与科学》。J 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