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用于理解时变体数据的图挖掘 (Mining Graphs for Understanding Time-Varying Volumetric Data)

在科学可视化中,利用graph等抽象视图来展示数据是近年来一中比较流行的趋势。通过将数据和它们之间的关系映射到一个低维的空间,用户往往可以探索更复杂的数据关系,并且更好地理解数据的特性。但是,这些基于graph的方法大多数都缺乏足够的对用户探索的引导,导致用户常常只能够依赖于一些低级的视觉提示(例如结点和边的大小和密度等)和简单的刷选链接等交互,在使用的时候会感到费时费力。当面对规模比较大数据关系比较复杂的情况时,这些方法更是表现出了很大的不足。针对这些问题,这篇文章提出了一种图挖掘的方法,包含了图简化(graph simplification),社区检测(community detection)和视觉推荐(visual recommendation)等三种技术,能够自动提取时变数据的特征[1]。

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