A Hierarchical Network Simplification Via Non-Negative Matrix Factorization

Autor(es)

Dias, Markus Diego ; Mansour, Moussa R. ; Dias, Fabio ; Petronetto, Fabiano ; Silva, Claudio T. ; Nonato, L. Gustavo ; IEEE

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: 2017 30TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI); v. N/A, p. 8-pg., 2017-01-01.

Resumo

Visualization tools play an important part in assisting analysts in the understanding of networks and underlying phenomena. However these tasks can be hindered by visual clutter. Simplification/ decimation schemes have been a main alternative in this context. Nevertheless, network simplification methods have not been properly evaluated w.r.t. their effectiveness in reducing complexity while preserving relevant structures and content. Moreover, most simplification techniques only consider information extracted from the topology of the network, altogether disregarding additional content. In this work we propose a novel methodology to network simplification that leverages topological information and additional content associated with network elements. The proposed methodology relies on non-negative matrix factorization (NMF) and graph matching, combined to generate a hierarchical representation of the network, grouping the most similar elements in each level of the hierarchy. Moreover, the matrix factorization is only performed at the beginning of the process, reducing the computational cost without compromising the quality of the simplification. The effectiveness of the proposed methodology is assessed through a comprehensive set of quantitative evaluations and comparisons, which shows that our approach outperforms existing simplification methods. (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: 16/04190-7 - Análise e Visualização de Dados Urbanos: aspectos matemáticos e computacionais
• Beneficiário: Luis Gustavo Nonato
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• 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
• Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
• Beneficiário: Francisco Louzada Neto
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
• 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