Interactive Visual Summary of Major Communities in a Large Network - - PowerPoint PPT Presentation

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Interactive Visual Summary of Major Communities in a Large Network Yanhong Wu * , Wenbin Wu * , Sixiao Yang , Youliang Yan , Huamin Qu * Hong Kong University of Science and Technology * Huawei Technologies Co., Ltd.


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SLIDE 1

Interactive ¡Visual ¡Summary ¡of ¡Major ¡ Communities ¡in ¡a ¡Large ¡Network ¡

Yanhong Wu*, Wenbin Wu*, Sixiao Yang§, Youliang Yan§, Huamin Qu* Hong Kong University of Science and Technology* Huawei Technologies Co., Ltd.§

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Outline

▪ Introduction ¡ ▪ Visual ¡System ¡ ▪ Visual ¡Design ¡ ▪ Evaluation ¡ ▪ Conclusion

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Introduction

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Background

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▪ ¡ ¡ ¡Community ¡structures ¡widely ¡exist ¡in ¡real ¡world ¡graphs ¡

  • ¡ ¡ ¡Friendship ¡Circles ¡in ¡social ¡networks ¡
  • ¡ ¡ ¡Interacting ¡proteins ¡in ¡biological ¡networks ¡
  • ¡ ¡ ¡Topically ¡related ¡pages ¡in ¡the ¡World ¡Wide ¡Web
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Motivation

▪ ¡ ¡ ¡The ¡community ¡quality ¡varies ¡when ¡adapting ¡different ¡clustering ¡ algorithms ¡ ▪ ¡ ¡ ¡For ¡overlapping ¡communities, ¡some ¡boundary ¡nodes ¡are ¡hard ¡to ¡be ¡put ¡ into ¡any ¡groups ¡ ▪ ¡ ¡ ¡Relation ¡patterns ¡among ¡communities ¡differ ¡in ¡a ¡variety ¡of ¡ways ¡

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Previous ¡Works

Node ¡ Colorin g Node ¡ Aggreg ation Glyph ¡ & ¡ Metap hor

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Untangling ¡Euler ¡diagrams ¡

[Riche ¡and ¡Dwyer, ¡10]

Line ¡Set ¡

[Alper ¡et ¡al. ¡, ¡11] ¡

Bubble ¡Set ¡

[Collins ¡et ¡al., ¡09]

KelpFusion ¡

[Meulemans ¡et ¡al., ¡13]

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Previous ¡Works

Node ¡ Colorin g Node ¡ Aggreg ation Glyph ¡ & ¡ Metap hor

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GrouseFlocks ¡ [Archambault, ¡et ¡al. ¡, ¡08] ¡ A ¡treemap ¡based ¡method ¡for ¡ rapid ¡layout ¡of ¡large ¡graphs ¡ ¡ [Muelder ¡and ¡Ma ¡, ¡08] ¡ Ask-­‑GraphView ¡ [Abello, ¡et ¡al. ¡, ¡06] ¡ Visualizing ¡Fuzzy ¡Overlapping ¡Communities ¡ [Vehlow ¡, ¡et ¡al. ¡, ¡13] ¡

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Previous ¡Works

Node ¡ Colorin g Node ¡ Aggreg ation Glyph ¡ & ¡ Metap hor

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GMap ¡ [Gansner, ¡et ¡al. ¡, ¡10] ¡ PIWI ¡ [Yang, ¡et ¡al. ¡, ¡13] ¡

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Visual ¡System

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System ¡Overview

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▪ a) ¡Data ¡extraction ¡stage ¡ ▪ b) ¡Data ¡processing ¡stage ¡ ▪ c) ¡Layout ¡optimization ¡stage ¡ ▪ d) ¡User ¡interaction ¡stage ¡

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System ¡Interface

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System ¡Interface

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Dataset ¡selection ¡drop-­‑down ¡menu ¡ and ¡the ¡interaction ¡toolbar

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System ¡Interface

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The ¡community ¡overview ¡ summarizes ¡community ¡structures ¡ ¡ in ¡a ¡large ¡network ¡

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System ¡Interface

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The ¡boundary ¡node ¡view ¡helps ¡ users ¡explore ¡and ¡compare ¡ boundary ¡nodes ¡between ¡ adjacent ¡communities ¡in ¡detail ¡

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System ¡Interface

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Miscellaneous ¡views ¡illustrate ¡

  • ther ¡attribute ¡information ¡of ¡

the ¡graph

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Visual ¡Design

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Visual ¡Encoding

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(a) (b) (c) (d) a) ¡Adapt ¡MDS ¡to ¡position ¡strongly ¡connected ¡clusters ¡geometrically ¡together

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Visual ¡Encoding

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(a) (b) (c) (d) b) ¡Use ¡Voronoi ¡Treemaps ¡to ¡represent ¡different ¡clusters ¡ ¡

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Visual ¡Encoding

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(a) (b) (c) (d) c) ¡Shrink ¡each ¡Voronoi ¡cell ¡to ¡form ¡cluster ¡polygons ¡and ¡cluster ¡gaps ¡

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Shrinking ¡Algorithm

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Before After

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Visual ¡Encoding

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(a) (b) (c) (d) d) Arrange boundary nodes along cluster gaps and adapt corner-cutting algorithm for each cluster polygon

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Visual ¡Encoding ¡of ¡Boundary ¡Nodes

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¡

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Evaluation

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Case ¡Study ¡I: ¡DBLP

▪ ¡ ¡ ¡1032 ¡papers ¡published ¡at ¡11 ¡conferences ¡from ¡2003 ¡to ¡2005 ¡ ▪ ¡ ¡ ¡ ¡Each ¡node ¡represents ¡one ¡paper ¡while ¡each ¡edge ¡connecting ¡two ¡ nodes ¡means ¡the ¡two ¡papers ¡have ¡at ¡least ¡one ¡common ¡author. ¡

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Case ¡Study ¡I: ¡DBLP

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Four ¡conferences ¡in ¡the ¡field ¡

  • f ¡Programming ¡Language ¡are ¡

grouped ¡on ¡the ¡left ¡side ¡ ¡

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Case ¡Study ¡I: ¡DBLP

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Two ¡conferences ¡in ¡the ¡field ¡of ¡ Computer ¡Networks ¡are ¡ grouped ¡at ¡the ¡top ¡right

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Case ¡Study ¡I: ¡DBLP

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Two ¡other ¡Operating ¡System ¡ related ¡conferences ¡stand ¡on ¡ the ¡right ¡side ¡

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Case ¡Study ¡I: ¡DBLP

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“Journaling ¡Versus ¡Soft ¡ Updates: ¡Asynchronous ¡ Meta-­‑data ¡Protection ¡in ¡File ¡ Systems ¡”

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Case ¡Study ¡I: ¡DBLP

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“A ¡Precise ¡and ¡Efficient ¡ Evaluation ¡of ¡the ¡Proximity ¡ between ¡Web ¡Clients ¡and ¡ Their ¡Local ¡DNS ¡Servers”

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User ¡Study

▪ ¡ ¡ ¡Evaluate ¡the ¡design ¡options ¡of ¡community ¡quality ¡encoding ¡

  • ¡ ¡ ¡Find ¡the ¡quality ¡of ¡each ¡polygon ¡based ¡on ¡4 ¡visual ¡encoding ¡methods ¡
  • ¡ ¡ ¡22 ¡(users) ¡* ¡4 ¡(methods) ¡* ¡10 ¡(times)

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User ¡Study ¡Results

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Conclusion

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Limitations

▪ ¡ ¡ ¡Inaccuracy ¡of ¡estimating ¡the ¡community ¡size ¡

  • ¡ ¡ ¡It ¡is ¡difficult ¡to ¡accurately ¡estimate ¡the ¡size ¡of ¡polygons ¡

▪ ¡ ¡ ¡Drawbacks ¡of ¡adapting ¡MDS ¡in ¡a ¡2D ¡plane ¡

  • ¡ ¡ ¡There ¡is ¡no ¡guarantee ¡that ¡all ¡the ¡community ¡relations ¡are ¡preserved ¡

▪ ¡ ¡ ¡Include ¡filtering ¡techniques ¡to ¡remove ¡boundary ¡node ¡overlapping ¡ ▪ ¡ ¡ ¡Illustrate ¡more ¡internal ¡node ¡attributes ¡for ¡each ¡community

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& ¡Future ¡Works

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Limitations

▪ ¡ ¡ ¡Inaccuracy ¡of ¡estimating ¡the ¡community ¡size ¡

  • ¡ ¡ ¡It ¡is ¡difficult ¡to ¡accurately ¡estimate ¡the ¡size ¡of ¡polygons ¡

▪ ¡ ¡ ¡Drawbacks ¡of ¡adapting ¡MDS ¡in ¡a ¡2D ¡layout ¡

  • ¡ ¡ ¡There ¡is ¡no ¡guarantee ¡that ¡all ¡the ¡community ¡relations ¡are ¡preserved ¡

▪ ¡ ¡ ¡Include ¡filtering ¡techniques ¡to ¡remove ¡boundary ¡node ¡overlapping ¡ ▪ ¡ ¡ ¡Illustrate ¡more ¡internal ¡node ¡attributes ¡for ¡each ¡community

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& Future ¡Works

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Conclusion

▪ ¡ ¡ ¡We ¡present ¡an ¡interactive ¡visualization ¡system ¡based ¡on ¡Voronoi ¡ Treemaps ¡to ¡reveal ¡community ¡structures ¡and ¡their ¡relations ¡in ¡a ¡ large ¡network ¡ ▪ ¡ ¡ ¡We ¡embed ¡a ¡new ¡layout ¡scheme ¡to ¡show ¡the ¡boundary ¡nodes ¡ between ¡communities. ¡ ▪ ¡ ¡ ¡We ¡conduct ¡case ¡studies ¡and ¡user ¡study ¡to ¡evaluate ¡our ¡system

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Thank ¡you ¡for ¡attention!

VisLab, ¡Hong ¡Kong ¡University ¡of ¡Science ¡and ¡Technology ¡

¡ ¡ ¡ ¡http://vis.cse.ust.hk/ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡http://weibo.com/hkustvis/ Contact: ¡yanhong.wu@ust.hk