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J-GLOBAL ID：201702289339619900   整理番号：17A1463876

UNMAT:大規模グラフサンプリングにおける不確実性の視覚比較と探査【Powered by NICT】

UNMAT: Visual comparison and exploration of uncertainty in large graph sampling

著者 (5件)： Tang Tan (State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University, China) ,  Wang Sufei (State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University, China) ,  Li Yunfeng (State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University, China) ,  Li Bohan (State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University, China) ,  Wu Yingcai (State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University, China)
資料名： Journal of Visual Languages & Computing  (Journal of Visual Languages & Computing)
巻： 41  ページ： 71-78  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0216A  ISSN： 1045-926X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一次グラフ特性を維持しながら,ネットワークをsimplying,グラフサンプリングは,大規模ネットワークを探索するための便利な手段を提供する。過去数年の間に様々なグラフサンプリングアルゴリズムが提案されていると,アルゴリズムの評価と比較は,関心が高まってきた。様々な試験が行われているが,グラフサンプリングにおける不確実性,グラフサンプリングの重要な側面は,これまで無視されてきた。さらに,既存の研究は主に単純な統計解析と少数の比較的小さいデータセットに依存している。は,はるかに大きな数の節と辺を持った他のより複雑なグラフには適用できない。グラフクラスタリングはますます重要になってきているが,異なるサンプリングアルゴリズムとそれに関連する不確実性はその後のグラフ解析,グラフクラスタリングなどに影響を与えることができるかは不明である。本研究では,異なるグラフサンプリング法からの不確実性を測定し,一般的なグラフ解析法における不確実性の影響を定量化するための効率的な視覚分析フレームワークを提案した。リッチなユーザ相互作用を持つスプレッドシート式可視化は多重グラフサンプリングアルゴリズムの視覚的比較と分析を容易にするために提示した。筆者らのフレームワークは不確実性情報を生成するグラフサンプリング法のより良い理解を得るユーザを助ける。フレームワークは,ユーザが迅速にグラフサンプリングアルゴリズムを評価し,それらの応用のための最も適切なものを選択することを可能にする。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *グラフ ,  統計解析 ,  相互作用 ,  ネットワーク ,  *不確実性 ,  可視化 ,  図式解法 ,  *視覚 ,  多重化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 視覚分析 ,  大規模ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 不確実性 ,  グラフサンプリング ,  スプレッドシート可視化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  応用プログラミング言語  (JD03052Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  グラフ ,  サンプリング ,  不確実性 ,  視覚 ,  探査