Abordagens heterogêneas para a exploração interativa de grafos multivariados

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Cava, Ricardo Andrade
• Orientador(a): Freitas, Carla Maria Dal Sasso
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Computacao grafica : Aplicacoes; Visualizacao : Software; Processamento de imagens
• Palavras-chave em Inglês: Information visualization; Multivariate graphs; Cluster visualization
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/157522

Muitas aplicações tratam dados estruturados na forma de grafos, como, por exemplo, redes sociais, redes de computação e comunicação, redes epidemiológicas, entre outras. Essas aplicações são baseadas em grafos multivariados representando itens e relacionamentos caracterizados por múltiplos atributos. A maioria das técnicas descritas na literatura para lidar com grafos multivariados concentram-se em problemas associados com visualização da topologia ou em problemas associados com a visualização de múltiplos atributos de itens separados da topologia do grafo. Durante a exploração de grafos multivariados, os usuários podem se beneficiar da combinação de diversas técnicas de visualização. A fim de apoiar os usuários durante essa exploração, esta tese propõe uma abordagem que permite ao usuário combinar diversas técnicas de visualização, mantendo o controle da história das visualizações encadeando-as de uma maneira integrada. Os usuários são capazes de comparar os resultados fornecidos por diferentes técnicas de visualização, o que proporciona o sinergismo necessário para a compreensão mais completa do conjunto de dados. São propostas também três técnicas para a exploração de grafos multivariados. A primeira técnica (ClusterVis) fornece a visualização das relações entre atributos de nodos pertencentes a agrupamentos. A segunda, denominada GlyphMatrix, explora o uso de glifos e matriz de adjacência, para visualizar a relação entre atributos associados às arestas. E, finalmente, a terceira (Iris) permite a visualização de atributos associados às arestas de nodos adjacentes.