动态网络(Dynamic networks)数据与动态图(Dynamic Graph)数据一直以为都比较复杂,随着数据量的不断增大,为动态网络的分析与可视化带来了极大的挑战。
另一方面,动态网络数据常常带有时间信息,而现有的时空高维数据可视化方法都有各种缺点,尤其是当图中节点密集时,现有的方法几乎都会遇到遮挡问题。
二维模型探索动态图数据已有很多种方法,如点边图 (Node-Link Diagram),邻接矩阵 (Adjacency Matrices) 等,这些方法可以很好地展现图中的节点自身的随时间变化的信息,但是节点以及节点之间关系的演化,在这些方法中比较难展现,尤其是节点个数多时,以及限制于一个视图中。
用三维模型将时空高维数据可视化,增加一个维度可以展现更丰富的信息,但是也会带来更加严重的问题,例如相互遮挡,目标物体选择困难,交互不方便等问题。
本文[1]提出了一个新的交互探索模型,Matrix Cubes,该模型使用3D cube作为视图中枢协调者 (pivot visualization),管理多个不同角度的切片视图,这些切片视图全是从3D cube中导出的。系统还提供了一系列的交互,例如,刷选 (brushing),链接 (linking),和过滤 (filtering),为深入探索动态图数据提供了有效的方法。
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