| Texto completo | |
| Autor(es): |
Tinarrage, Raphael
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Ponciano, Jean R.
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Linhares, Claudio D. G.
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Traina, Agma J. M.
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Poco, Jorge
Número total de Autores: 5
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS; v. 31, n. 10, p. 18-pg., 2025-10-01. |
| Resumo | |
Temporal graphs are commonly used to represent complex systems and track the evolution of their constituents over time. Visualizing these graphs is crucial as it allows one to quickly identify anomalies, trends, patterns, and other properties that facilitate better decision-making. In this context, selecting an appropriate temporal resolution is essential for constructing and visually analyzing the layout. The choice of resolution is particularly important, especially when dealing with temporally sparse graphs. In such cases, changing the temporal resolution by grouping events (i.e., edges) from consecutive timestamps - a technique known as timeslicing - can aid in the analysis and reveal patterns that might not be discernible otherwise. However, selecting an appropriate temporal resolution is a challenging task. In this paper, we propose ZigzagNetVis, a methodology that suggests temporal resolutions potentially relevant for analyzing a given graph, i.e., resolutions that lead to substantial topological changes in the graph structure. ZigzagNetVis achieves this by leveraging zigzag persistent homology, a well-established technique from Topological Data Analysis (TDA). To improve visual graph analysis, ZigzagNetVis incorporates the colored barcode, a novel timeline-based visualization inspired by persistence barcodes commonly used in TDA. We also contribute with a web-based system prototype that implements suggestion methodology and visualization tools. Finally, we demonstrate the usefulness and effectiveness of ZigzagNetVis through a usage scenario, a user study with 27 participants, and a detailed quantitative evaluation. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 22/13190-1 - Visualização de redes semânticas e temporais como ferramenta de exploração de dados médicos e científicos |
| Beneficiário: | Jean Roberto Ponciano |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Processo FAPESP: | 20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 23/18026-8 - Centro de Ciência de Dados para Estatísticas Públicas (CCDEP) |
| Beneficiário: | Carlos Eduardo Torres Freire |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Centros de Ciência para o Desenvolvimento |
| Processo FAPESP: | 21/07012-0 - Inteligência orientada a dados para análise e percepção de crimes urbanos |
| Beneficiário: | Jorge Luis Poco Medina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |
| Processo FAPESP: | 20/10049-0 - Redes complexas e recuperação de imagens por conteúdo apoiadas por características de atenção visual seletiva |
| Beneficiário: | Cláudio Douglas Gouveia Linhares |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Processo FAPESP: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD) |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |