Topological Fisheye Views for Visualizing Large Graphs

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Topological Fisheye Views for Visualizing Large
Graphs
Emden R. Gansner, Yehuda Koren, Stephen C. North
Stefan Altmayer | 11. Dezember 2014
KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und
nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft
www.kit.edu
Motivation
Pro: Gleiche
Informationsdichte
Contra: Natürlicher
Fokus fehlt
Lösung...?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
2/18
Motivation
Pro: Gleiche
Informationsdichte
Contra: Natürlicher
Fokus fehlt
Lösung...?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
2/18
Motivation
Pro: Gleiche
Informationsdichte
Contra: Natürlicher
Fokus fehlt
Lösung...?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
2/18
Fisheye!
Pro: Natürlicher Fokus
Contra:
Informationsdichte
ungleich
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
3/18
Fisheye!
Pro: Natürlicher Fokus
Contra:
Informationsdichte
ungleich
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
3/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergrößert
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
4/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergrößert
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
4/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergrößert
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
4/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergrößert
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
4/18
Algorithmus - Übersicht
1
Eingabe: Graph mit Layout, Fokusknoten
2
Ausgedünnte Graphen berechnen
3
Hybridgraphen berechnen
4
Fisheye-Verzerrung
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
5/18
In Bildern...
1. Eingabe: Graph mit Layout, Fokusknoten
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
6/18
In Bildern...
2. Ausgedünnte Graphen berechnen
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
7/18
In Bildern...
3. Hybridgraphen berechnen
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
8/18
In Bildern...
4. Fisheye-Verzerrung
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
9/18
Ausgedünnten Graphen berechnen
Vereinige Knoten mit Nachbarn
Wiederhole solange, bis Knotendichte gering genug
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
10/18
Ausgedünnten Graphen berechnen
Vereinige Knoten mit Nachbarn
Wiederhole solange, bis Knotendichte gering genug
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
10/18
Welche Knoten vereinigen?
Vereinige benachbarte Knoten!
Nicht1 Nachbarschaft im Originalgraphen!
Nachbarschaft wird ermittelt über Delauny-Triangulation oder
Relative Neighbourhood Graphs
1
fast nicht...
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
11/18
Welche Knoten vereinigen?
Vereinige benachbarte Knoten!
Nicht1 Nachbarschaft im Originalgraphen!
Nachbarschaft wird ermittelt über Delauny-Triangulation oder
Relative Neighbourhood Graphs
1
fast nicht...
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
11/18
Welche Knoten vereinigen?
Vereinige benachbarte Knoten!
Nicht1 Nachbarschaft im Originalgraphen!
Nachbarschaft wird ermittelt über Delauny-Triangulation oder
Relative Neighbourhood Graphs
1
fast nicht...
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
11/18
Welche Knoten vereinigen?
Anschließend: Auswahl unter benachbarten Knoten
Berücksichtigung weiterer Kriterien:
Geometrische Nähe
Ähnlichkeit der Nachbarschaft
Grad
...
=⇒ Viel Freiraum für Anpassung!
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
12/18
Welche Knoten vereinigen?
Anschließend: Auswahl unter benachbarten Knoten
Berücksichtigung weiterer Kriterien:
Geometrische Nähe
Ähnlichkeit der Nachbarschaft
Grad
...
=⇒ Viel Freiraum für Anpassung!
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
12/18
Hybridgraphen berechnen
Eingabe: Verschiedentlich detaillierte Graphen
Darstellung der Graph-Hierarchie als Baum
Welche Punkte aus welcher Ebene kommen in finalen Graph?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
13/18
Hybridgraphen berechnen
Eingabe: Verschiedentlich detaillierte Graphen
Darstellung der Graph-Hierarchie als Baum
Welche Punkte aus welcher Ebene kommen in finalen Graph?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
13/18
Hybridgraphen berechnen
Eingabe: Verschiedentlich detaillierte Graphen
Darstellung der Graph-Hierarchie als Baum
Welche Punkte aus welcher Ebene kommen in finalen Graph?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
13/18
Slices bilden
Blätter werden in Abhängigkeit zur Entfernung zum Fokuspunkt
Wunschebene zugeordnet
Anschließend Konfliktlösung
Slice “entscheidet, welche Knoten in Hybridgraphen kommen
”
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
14/18
Slices bilden
Blätter werden in Abhängigkeit zur Entfernung zum Fokuspunkt
Wunschebene zugeordnet
Anschließend Konfliktlösung
Slice “entscheidet, welche Knoten in Hybridgraphen kommen
”
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
14/18
Slices bilden
Blätter werden in Abhängigkeit zur Entfernung zum Fokuspunkt
Wunschebene zugeordnet
Anschließend Konfliktlösung
Slice “entscheidet, welche Knoten in Hybridgraphen kommen
”
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
14/18
Fisheye-Verzerrung
Resultierender Graph hat ungleiche Informationsdichte
Fisheye-Verzerrung gleicht diesen Effekt aus
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
15/18
Fisheye-Verzerrung
Resultierender Graph hat ungleiche Informationsdichte
Fisheye-Verzerrung gleicht diesen Effekt aus
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
15/18
Laufzeit
Erstellen der Graph-Hierarchie dominiert
Laufzeit
Neuwahl eines Fokuspunktes effizient möglich
Zitat aus dem Paper:
Typical running times are about 1-4 seconds for graphs with
around million nodes on a Pentium-4 PC. However, it is
performed only once in the preprocessing stage that precedes
the user interaction.
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
16/18
Laufzeit
Erstellen der Graph-Hierarchie dominiert
Laufzeit
Neuwahl eines Fokuspunktes effizient möglich
Zitat aus dem Paper:
Typical running times are about 1-4 seconds for graphs with
around million nodes on a Pentium-4 PC. However, it is
performed only once in the preprocessing stage that precedes
the user interaction.
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
16/18
Fazit
Algorithmus ermöglicht Visualisierung großer Datenbestände
Effizient genug für interaktive Anwendungen
Anwendbarkeit für Argumentkarten hängt von vielen Faktoren ab:
Wird so etwas überhaupt benötigt?
Wie kann ich Knoten in Argumentkarten verschmelzen?
Welche Knoten verschmelze ich?
Wie verschmelze ich die verschiedenen Kanten?
...
Nützliches Nebenprodukt “: Ausdünnung von Graphen
”
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
17/18
Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit
Fragen?
Einführung
Stefan Altmayer –
Algorithmus
Laufzeit
Fazit
11. Dezember 2014
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