DGSVis：动态图中层次化快照的可视分析
人机交互
2022-06-13 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
动态图可视化备受研究者关注，因其可表示多领域（如社交媒体分析、学术合作分析、团队运动分析）中实体间随时间变化的关系。融合可视分析方法对于呈现、比较和审视动态图至关重要。尽管动态图可视化已发展多年，如何有效可视化具有细微变化的大规模、长时间密集动态图数据仍具挑战。为提供针对此类动态图数据的有效分析方法，我们提出一种涉及人在回路（Human-In-Loop）的快照生成算法，帮助用户将动态图划分为多粒度、层次化快照以供进一步分析。此外，我们设计了一个可视分析原型系统（DGSVis）以协助用户高效获取动态图洞察。DGSVis 集成了图形操作界面，帮助用户以可视且交互的方式生成快照，并配备概览与细节视图以可视化动态图数据的层次化快照。为阐明我们所提方法对此类动态图数据的可用性与效率，我们基于竞赛中的篮球球员网络给出两个案例研究。此外，我们开展了评估并从经验丰富可视化专家处获得积极反馈。
引用
@article{arxiv.2205.13220,
title = {DGSVis: Visual Analysis of Hierarchical Snapshots in Dynamic Graph},
author = {Baofeng Chang and Sujia Zhu and Qi Jiang and Wang Xia and Jingwei Tang and Lvhan Pan and Ronghua Liang and Guodao Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.13220},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 9 figures