Visualisering är ett kraftfullt paradigm för undersökande dataanalys. Visualisera stora grafer, dock ofta resulterar i överdrivna kanter korsningar och överlappande noder. Vi föreslår ett nytt skalbart tillvägagångssätt kallat FACETS som hjälper användare att på ett anpassningsbart sätt utforska stora millionnode grafer ur ett lokalt perspektiv, vägleda dem att fokusera på noder och stadsdelar som är mest subjektivt intressanta för användare. Vi bidrar med nya idéer för att mäta denna intressanthet i termer av hur överraskande ett grannskap får bakgrundsdistributionen, samt hur väl det matchar vad användaren har valt att utforska. FACETS använder Jensen-Shannon divergens över informationsteoretiskt optimerade histogram för att beräkna det subjektiva användarintresset och överraskningspoäng. Deltagarna i en användarstudie fann FACETS lätta att använda, lätta att lära och spännande att använda. Empiriska runtime analyser visade FACETS praktiska skalbarhet på stora verkliga grafer med upp till 5 miljoner kanter, returnerar resultat på mindre än 1,5 sekunder.
REF minskar grafstorleken genom att visa endast noder och stadsdelar som är mest subjektivt intressanta för användare.
FACETS: Adaptive Local Exploration of Large Graphs
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}