Tecniche per la Visualizzazione di Grafi di Grandi Dimensioni Basate sulla Connettività
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Lingua talk: Italiano. Descrizione: La visualizzazione di strutture dati concettualmente complesse è uno dei principali obiettivi per molte applicazioni. L’avvento dei big data ha prodotto grandi e complesse reti, le quali fanno si che i sistemi tradizionali di visualizzazione le rendano troppo sofisticate da essere comprese nel dettaglio; La visualizzazione deve acconsentire all’utente finale di poter percepire tutte le strutture nascoste all’interno della rete, superando i limiti della percezione umana acconsentendo così l’analisi di strutture complesse. Speaker: Simone Ceccarelli - Research Collaborator - RomaTre
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- 6. • Efficienza: • ha lo scopo di permettere la visualizzazione di tutto il grafo, utilizzando le risorse minime e garantendo interattività. • Efficacia: • ha lo scopo di mettere a disposizione una metafora di visualizzazione che possa mettere in luce tutte le informazioni del grafo e renderle comprensibili ed accettabili dall'utente finale. Visualizzazione di Grafi di Grandi dimensioni
- 7. • Scalabilità Orizzontale: • Arleo, Alessio, et al. "A million edge drawing for a fistful of dollars." International Symposium on Graph Drawing. Springer, Cham, 2015 • Arleo, Alessio, et al. "A distributed multilevel force-directed algorithm." International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization. Springer, Cham, 2016 • Scalabilità Verticale: • Godiyal, Apeksha, et al. "Rapid multipole graph drawing on the GPU." International Symposium on Graph Drawing. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. Efficienza
- 8. • Clustering: • Astrazione ad alto livello. • Problema molto studiato, soluzioni sia in contesti 2D che 3D • K-Way Partitioning: • Quando non si riesce a trovare una decomposizione significativa • Scenario più pulito per quanto riguarda le connessioni intra-cluster. • Tecniche di Filtering e Sampling: • Grado dei nodi - Corness • Ruolo di un nodo nel grafo - Betweenness • Rappresentazione Faithful tramite Proxy Graph Efficacia
- 9. Un Approccio di Analisi Visuale Basato sulla Connettività
- 10. Cut Vertices & Block-Cut-Vertex Tree
- 11. • Obiettivo: • Identificare Tecniche per la Visualizzazione di Grafi di Grandi Dimensioni Basate sulla Connettività • Motivazioni: • Grado di importanza di un nodo • Raggiungibilità della rete • Riduzione del problema iniziale • Struttura senza intersezioni ed alto livello di astrazione Connettività
- 12. • Studio statistico matematico • distribuzione delle componenti di un grafo tramite l’utilizzo di scale doppiamente logaritmiche • Rappresentazione della struttura realizzata tramite la congiunzione delle componenti bi- & tri- connesse del grafo. Tecniche Per l’Analisi e la Visualizzazione
- 13. Distribuzione delle Componenti di un Grafo
- 14. Rappresentazione Struttura Metafora Space-Filling
- 15. • Algoritmo di visualizzazione per la struttura della connettività del grafo • Rappresentazione del resto delle informazioni del grafo Suddivisione del Problema
- 16. Requisiti per una Visualizzazione Efficace
- 17. Utilizzo di Opportuni Canali per la Percezione Umana
- 18. Mantenere una Opportuna Suddivisione a Livelli
- 19. Area, Dimensione dei Nodi e Classificazione dei nodi
- 20. Area - Ellissi
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- 32. Interrogazioni al Grafo – Shorthest Path
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