....................................... En projektion av topologiska likheter mellan 8.263 grafer mätt med vår RW-LOG-LAPLACIAN kärna. Baserat på den topologiska likheten visar vårt tillvägagångssätt hur en graf skulle se ut i olika layouter och uppskattar deras motsvarande estetiska mått. Vi klustrade graferna baserat på deras topologiska likheter för användarstudiens syfte. De två graferna i varje par är de mest topologiskt likartade, men inte isomorfa, med varandra. Projiceringen beräknas med t-SNE [83], och de markerade graferna visualiseras med FM 3 layout [37]. En interaktiv plan finns tillgänglig i de kompletterande materialen [1]. Abstract-Använda olika metoder för att lägga ut en graf kan leda till mycket olika utseenden, med vilket betraktaren uppfattar olika information. Att välja en "bra" layoutmetod är därför viktigt för att visualisera en graf. Urvalet kan vara mycket subjektivt och beroende av den givna uppgiften. Ett vanligt sätt att välja en bra layout är att använda estetiska kriterier och visuell granskning. Det är dock mycket dyrt att beräkna olika layouter och deras tillhörande estetiska mått. I detta papper presenterar vi en maskininlärning strategi för stora grafvisualisering baserat på att beräkna den topologiska likheten av grafer med hjälp av grafkärnor. För en viss graf kan vårt tillvägagångssätt visa hur grafen skulle se ut i olika layouter och uppskatta deras motsvarande estetiska mått. Ett viktigt bidrag till vårt arbete är utvecklingen av ett nytt ramverk för att designa grafkärnor. Vår experimentella studie visar att vår uppskattning är betydligt snabbare än att beräkna de faktiska layouterna och deras estetiska mått. Dessutom överträffar våra grafkärnor de toppmoderna i både tid och noggrannhet. Dessutom genomförde vi en användarstudie för att visa att den topologiska likheten som beräknats med vår grafkärna matchar perceptuell likhet som bedömts av mänskliga användare.
Nyligen, Kwon et al. Ref presenterade ett nytt verk om topologisk likhet mellan grafer.
What Would a Graph Look Like in This Layout? A Machine Learning Approach to Large Graph Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}