topological fisheye views for visualizing large graphs · 2014. 12. 11. · topological fisheye...
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Topological Fisheye Views for Visualizing LargeGraphsEmden R. Gansner, Yehuda Koren, Stephen C. North
Stefan Altmayer | 11. Dezember 2014
KIT – Universitat des Landes Baden-Wurttemberg und
nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft
www.kit.edu
Motivation
Pro: GleicheInformationsdichte
Contra: NaturlicherFokus fehlt
Losung...?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 2/18
Motivation
Pro: GleicheInformationsdichte
Contra: NaturlicherFokus fehlt
Losung...?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 2/18
Motivation
Pro: GleicheInformationsdichte
Contra: NaturlicherFokus fehlt
Losung...?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 2/18
Fisheye!
Pro: Naturlicher Fokus
Contra:Informationsdichteungleich
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 3/18
Fisheye!
Pro: Naturlicher Fokus
Contra:Informationsdichteungleich
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 3/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergroßert
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 4/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergroßert
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 4/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergroßert
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 4/18
Topological Fisheye!
Fisheye, aber mit gleicher Informationsdichte
Reduziere Anzahl der Randknoten
Reduktion muss Topologieerhaltend sein
Fokusregion wird vergroßert
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 4/18
Algorithmus - Ubersicht
1 Eingabe: Graph mit Layout, Fokusknoten2 Ausgedunnte Graphen berechnen3 Hybridgraphen berechnen4 Fisheye-Verzerrung
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 5/18
In Bildern...1. Eingabe: Graph mit Layout, Fokusknoten
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 6/18
In Bildern...
2. Ausgedunnte Graphen berechnen
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 7/18
In Bildern...
3. Hybridgraphen berechnen
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 8/18
In Bildern...
4. Fisheye-Verzerrung
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 9/18
Ausgedunnten Graphen berechnen
Vereinige Knoten mit Nachbarn
Wiederhole solange, bis Knotendichte gering genug
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 10/18
Ausgedunnten Graphen berechnen
Vereinige Knoten mit Nachbarn
Wiederhole solange, bis Knotendichte gering genug
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 10/18
Welche Knoten vereinigen?
Vereinige benachbarte Knoten!
Nicht1 Nachbarschaft im Originalgraphen!
Nachbarschaft wird ermittelt uber Delauny-Triangulation oderRelative Neighbourhood Graphs
1fast nicht...Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 11/18
Welche Knoten vereinigen?
Vereinige benachbarte Knoten!
Nicht1 Nachbarschaft im Originalgraphen!
Nachbarschaft wird ermittelt uber Delauny-Triangulation oderRelative Neighbourhood Graphs
1fast nicht...Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 11/18
Welche Knoten vereinigen?
Vereinige benachbarte Knoten!
Nicht1 Nachbarschaft im Originalgraphen!
Nachbarschaft wird ermittelt uber Delauny-Triangulation oderRelative Neighbourhood Graphs
1fast nicht...Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 11/18
Welche Knoten vereinigen?
Anschließend: Auswahl unter benachbarten KnotenBerucksichtigung weiterer Kriterien:
Geometrische NaheAhnlichkeit der NachbarschaftGrad...
=⇒ Viel Freiraum fur Anpassung!
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 12/18
Welche Knoten vereinigen?
Anschließend: Auswahl unter benachbarten KnotenBerucksichtigung weiterer Kriterien:
Geometrische NaheAhnlichkeit der NachbarschaftGrad...
=⇒ Viel Freiraum fur Anpassung!
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 12/18
Hybridgraphen berechnen
Eingabe: Verschiedentlich detaillierte Graphen
Darstellung der Graph-Hierarchie als Baum
Welche Punkte aus welcher Ebene kommen in finalen Graph?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 13/18
Hybridgraphen berechnen
Eingabe: Verschiedentlich detaillierte Graphen
Darstellung der Graph-Hierarchie als Baum
Welche Punkte aus welcher Ebene kommen in finalen Graph?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 13/18
Hybridgraphen berechnen
Eingabe: Verschiedentlich detaillierte Graphen
Darstellung der Graph-Hierarchie als Baum
Welche Punkte aus welcher Ebene kommen in finalen Graph?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 13/18
Slices bilden
Blatter werden in Abhangigkeit zur Entfernung zum FokuspunktWunschebene zugeordnet
Anschließend Konfliktlosung
”Slice “entscheidet, welche Knoten in Hybridgraphen kommen
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 14/18
Slices bilden
Blatter werden in Abhangigkeit zur Entfernung zum FokuspunktWunschebene zugeordnet
Anschließend Konfliktlosung
”Slice “entscheidet, welche Knoten in Hybridgraphen kommen
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 14/18
Slices bilden
Blatter werden in Abhangigkeit zur Entfernung zum FokuspunktWunschebene zugeordnet
Anschließend Konfliktlosung
”Slice “entscheidet, welche Knoten in Hybridgraphen kommen
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 14/18
Fisheye-Verzerrung
Resultierender Graph hat ungleiche Informationsdichte
Fisheye-Verzerrung gleicht diesen Effekt aus
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 15/18
Fisheye-Verzerrung
Resultierender Graph hat ungleiche Informationsdichte
Fisheye-Verzerrung gleicht diesen Effekt aus
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 15/18
Laufzeit
Erstellen der Graph-Hierarchie dominiertLaufzeit
Neuwahl eines Fokuspunktes effizient moglich
Zitat aus dem Paper:
Typical running times are about 1-4 seconds for graphs witharound million nodes on a Pentium-4 PC. However, it isperformed only once in the preprocessing stage that precedesthe user interaction.
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 16/18
Laufzeit
Erstellen der Graph-Hierarchie dominiertLaufzeit
Neuwahl eines Fokuspunktes effizient moglich
Zitat aus dem Paper:
Typical running times are about 1-4 seconds for graphs witharound million nodes on a Pentium-4 PC. However, it isperformed only once in the preprocessing stage that precedesthe user interaction.
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 16/18
Fazit
Algorithmus ermoglicht Visualisierung großer Datenbestande
Effizient genug fur interaktive AnwendungenAnwendbarkeit fur Argumentkarten hangt von vielen Faktoren ab:
Wird so etwas uberhaupt benotigt?Wie kann ich Knoten in Argumentkarten verschmelzen?Welche Knoten verschmelze ich?Wie verschmelze ich die verschiedenen Kanten?...
Nutzliches ”Nebenprodukt “: Ausdunnung von Graphen
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 17/18
Vielen Dank fur Eure Aufmerksamkeit
Fragen?
Einfuhrung Algorithmus Laufzeit Fazit
Stefan Altmayer – 11. Dezember 2014 18/18