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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Wavelet-Based Visual Analysis of Dynamic Networks

Texto completo
Autor(es):
Dal Col, Alcebiades [1] ; Valdivia, Paola [1, 2] ; Petronetto, Fabiano [3] ; Dias, Fabio [4] ; Silva, Claudio T. [4] ; Gustavo Nonato, L. [1]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
[2] French Inst Res Comp Sci & Automat, F-1275589 Paris - France
[3] Univ Fed Espirito Santo, BR-29075910 Vitoria, ES - Brazil
[4] NYU, New York, NY 10003 - USA
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS; v. 24, n. 8, p. 2456-2469, AUG 2018.
Citações Web of Science: 3
Resumo

Dynamic networks naturally appear in a multitude of applications from different fields. Analyzing and exploring dynamic networks in order to understand and detect patterns and phenomena is challenging, fostering the development of new methodologies, particularly in the field of visual analytics. In this work, we propose a novel visual analytics methodology for dynamic networks, which relies on the spectral graph wavelet theory. We enable the automatic analysis of a signal defined on the nodes of the network, making viable the robust detection of network properties. Specifically, we use a fast approximation of a graph wavelet transform to derive a set of wavelet coefficients, which are then used to identify activity patterns on large networks, including their temporal recurrence. The coefficients naturally encode the spatial and temporal variations of the signal, leading to an efficient and meaningful representation. This methodology allows for the exploration of the structural evolution of the network and their patterns over time. The effectiveness of our approach is demonstrated using usage scenarios and comparisons involving real dynamic networks. (AU)

Processo FAPESP: 14/12815-1 - Morfologia Matemática em grafos: métodos e aplicações em Visualização de dados
Beneficiário:Fábio Augusto Salve Dias
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 13/14089-3 - Análise Visual Multi-escala Aplicada a Dados Biológicos Multidimensionais
Beneficiário:Paola Tatiana Llerena Valdivia
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 15/03330-7 - Visualização de Dados Massivos via Processamento de Sinais em Grafos.
Beneficiário:Alcebíades Dal Col Júnior
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 16/04391-2 - Operadores de morfologia matemática para a análise visual de dados urbanos
Beneficiário:Fábio Augusto Salve Dias
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 11/22749-8 - Desafios em visualização exploratória de dados multidimensionais: novos paradigmas, escalabilidade e aplicações
Beneficiário:Luis Gustavo Nonato
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático