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J-GLOBAL ID：201602247780134903   整理番号：16A1281233

グラフサンプリングの評価:可視化展望【Powered by NICT】

Evaluation of Graph Sampling: A Visualization Perspective

著者 (6件)： Wu Yanhong (Hong Kong University of Science and Technology) ,  Cao Nan (New York University, Shanghai) ,  Archambault Daniel (Swansea University) ,  Shen Qiaomu (Hong Kong University of Science and Technology) ,  Qu Huamin (Hong Kong University of Science and Technology) ,  Cui Weiwei (Microsoft Research Asia)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 23  号： 1  ページ： 401-410  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模グラフを分析するときにグラフサンプリングは,スケーラビリティ問題を解決するためにしばしば用いられる。多くのアルゴリズムは試料グラフに提案されており,これらのアルゴリズムの性能はサンプリングによる保存されたグラフ構造特性に基づくメトリックス:次数分布,クラスタ化係数,などを介して定量化した。しかし,欠けているという観点は,得られた可視化に及ぼすこれらサンプリング戦略の影響である。本論文では,サンプリング戦略はグラフのノードリンク可視化をどのように影響するかを調べた三例のユーザ研究の結果を提示した。特に,グラフマイニング文献で広く用いられている五サンプリング戦略は,ノードリンク図で視覚的特徴をいかに良く保存するかを決定するために試験した。結果は,用いたサンプリング戦略に依存して異なる視覚特徴が保存されていることを示した。これらの結果は,グラフマイニング文献で行われた計量評価に相補的見解を提供し,将来の可視化研究を行うために推進力を提供した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推力 ,  アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  *可視化
準シソーラス用語： グラフマイニング ,  次数分布 ,  メトリックス ,  グラフ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  サンプリング ,  評価 ,  可視化 ,  展望