Abstract-Ges en storskalig graf med miljontals noder och kanter, hur man avslöjar makro mönster av intresse, som kliquer, bi-partit kärnor, stjärnor och kedjor? Dessutom, hur att visualisera sådana mönster helt få insikter från grafen för att stödja klokt beslutsfattande? Även om det finns många algoritmiska och visuella tekniker för att analysera grafer, kan ingen av de befintliga tillvägagångssätten presentera strukturell information av grafer i stor skala. Därför beskriver detta dokument StruktMatrix, en metod som syftar till högskalbar visuell inspektion av grafstrukturer med målet att avslöja makromönster av intresse. StructMatrix kombinerar algoritmisk strukturdetektering och adjacensmatrisvisualisering för att presentera kardinalitet, distribution och relationsegenskaper hos de strukturer som finns i en given graf. Vi utförde experiment i verkliga, storskaliga grafer med upp till en miljon noder och miljontals kanter. StructMatrix avslöjade att grafer av hög relevans (t.ex. Web, Wikipedia och DBLP) har karakteriseringar som återspeglar arten av deras motsvarande domäner; våra fynd har inte setts i litteraturen hittills. Vi förväntar oss att vår teknik kommer att ge djupare insikter i stor grafbrytning, utnyttja deras användning för beslutsfattande.
En nyare metod är StructMatrix Ref, som är en metod som syftar till hög skalbar visuell inspektion av grafstrukturer med målet att avslöja makromönster av intresse.
StructMatrix: large-scale visualization of graphs by means of structure detection and dense matrices
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}