Visual analytics of static and dynamic networks taking into account uncertainty and fuzzy clustering

考虑不确定性和模糊聚类的静态和动态网络的可视化分析

基本信息

  • 批准号:
    259253876
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    德国
  • 项目类别:
    Research Grants
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    德国
  • 起止时间:
    2013-12-31 至 2017-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This research project aims to develop and improve approaches to visual analytics of networks (graphs). The focal point are research questions related to the visualization of uncertainty in networks. Here, open visualization problems related to the clustering and comparison of networks will be addressed. We will consider both uncertainty in graph attributes and fuzziness in the community structures. Besides uncertainty visualization for individual graphs, we will investigate how uncertainty and fuzziness affect the visual comparison of two graphs and how they can be integrated into the visual analytics process. In this context, visual analytics of dynamic graphs will be addressed as well. The basic research questions of visual analytics of graphs will be complemented by the practical application to biological networks.
该研究项目旨在开发和改进网络(图)可视化分析方法。焦点是与网络不确定性可视化相关的研究问题。在这里,将解决与网络聚类和比较相关的开放可视化问题。我们将考虑图属性的不确定性和社区结构的模糊性。除了单个图的不确定性可视化之外,我们还将研究不确定性和模糊性如何影响两个图的视觉比较以及如何将它们集成到可视化分析过程中。在这种情况下,动态图的可视化分析也将得到解决。图可视化分析的基本研究问题将通过生物网络的实际应用得到补充。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Visual analytics of large dynamic digraphs
大型动态有向图的可视化分析
  • DOI:
    10.1177/1473871616661194
  • 发表时间:
    2017-07-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Michael Burch
  • 通讯作者:
    Michael Burch
The Dynamic Call Graph Matrix
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Professor Dr. Daniel Weiskopf其他文献

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  • 通讯作者:
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    2015
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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