Logo image
Se connecter
Improved Cluster Tracking for Visualization of Large Dynamic Graphs
Acte de colloque   Open Access

Improved Cluster Tracking for Visualization of Large Dynamic Graphs

Chris Muelder, Arnaud Sallaberry et Kwan-Liu Ma
13ième Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction des Connaissances, pp.21-32
EGC: Extraction et Gestion des Connaissances (Toulouse, France, 29/01/2013–01/02/2013)
29/01/2013

Résumé

L’analyse et la visualisation de graphes dynamiques est un problème difficile. Une méthode de clustering que nous avons développée lors d’un précédent travail peut être appliquée à de tels graphes afin de générer des visualisations interactives à la fois stables et de bonne qualité. Cependant, l’implémentation existante est naïve et non optimisée. Dans cet article, nous présentons de nouveaux algorithmes pour améliorer à la fois les résultats du clustering dynamique et la rapidité des calculs. Nous comparons les résultats et le rendement par rapport à la méthode précédente.

Fichiers et liens (1)

url
Find in HALAfficher

Indicateurs

1 Consultations de la notice

Détails

Logo image