Kantbundlingstekniker ger en visuell förenkling av belamrade grafritningar eller spåruppsättningar. Även om många kombinationstekniker finns, bara några få nyligen kan hantera stora datauppsättningar och även tillåta selektiv kombinationserbjudanden baserade på kantattribut. Vi presenterar en ny teknik som förbättras på båda ovanstående punkter, när det gäller att öka både skalbarheten och beräkningshastigheten av kombinationserbjudanden, samtidigt som kvaliteten på resultaten hålls på samma nivå som toppmoderna tekniker. För detta, vi skiftar bundlingsprocessen från bildrymden till spektral (frekvens) utrymme, vilket ökar beräkningshastigheten. Vi tar upp skalbarhet genom att föreslå en dataströmningsprocess som gör det möjligt att kombinera extremt stora datamängder med begränsat GPU-minne. Vi demonstrerar vår teknik på flera verkliga dataset och genom att jämföra den med toppmoderna kombinationsmetoder.
Snabb Fourier Transform Edge Bundling (FFTEB) REF förbättrade skalbarheten av densitetsuppskattning genom att omvandla densitetsutrymmet till frekvensutrymmet.
FFTEB: Edge bundling of huge graphs by the Fast Fourier Transform
{'venue': '2017 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis)', 'journal': '2017 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}