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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.55.2019.tde-02012019-111037
Document
Author
Full name
Markus Diego Sampaio da Silva Dias
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2018
Supervisor
Committee
Paiva Neto, Afonso (President)
Castelo Filho, Antonio
Esperança, Claudio
Freitas, Carla Maria Dal Sasso
Pagliosa, Paulo Aristarco
Title in Portuguese
Simplificação e análise de redes com dados multivariados
Keywords in Portuguese
Agrupamento
Emparelhamento de grafos
Fatoração de matrizes não negativas
Redes
Visualização
Abstract in Portuguese
As técnicas de visualização desempenham um papel importante na assistência e compreensão de redes e seus elementos. No entanto, quando enfrentamos redes massivas, a análise tende a ser prejudicada pela confusão visual. Esquemas de simplificação e agrupamento têm sido algumas das principais alternativas neste contexto. No entanto, a maioria das técnicas de simplificação consideram apenas informações extraídas da topologia da rede, desconsiderando conteúdo adicional definido nos nós ou arestas da rede. Neste trabalho, propomos dois estudos. Primeiro uma nova metodologia para simplificação de redes que utiliza tanto a topologia quanto o conteúdo associado aos elementos de rede. A metodologia proposta baseia-se na fatoração de matriz não negativa (NMF) e emparelhamento para realizar a simplificação, combinadas para gerar uma representação hierárquica da rede, agrupando elementos semelhantes em cada nível da hierarquia. Propomos também um estudo da utilização da teoria de processamento de sinal em grafos para filtrar os dados associados aos elementos da rede e o seu efeito no processo de simplificação.
Title in English
Simplification and analysis of network with multivariate data
Keywords in English
Clustering
Graph Matching
Network
Non-negative matrix factorization
Visualization
Abstract in English
Visualization tools play an important role in assisting and understanding networks and their elements. However, when faced with larger networks, analytical tasks can be hindered by visual clutter. Schemes of simplification and clustering have been a main alternative in this context. Nevertheless, most simplification techniques consider only information extracted from the network topology, disregarding additional content defined in nodes or edges. In this paper, we propose two studies. First, a new methodology for network simplification that uses both topology and content associated with network elements. The proposed methodology is based on non-negative matrix factorization (NMF) and graph matching to perform the simplification, combined to generate a hierarchical representation of the network, grouping the most similar elements at each level of a hierarchy. We also provide a study of the use of the graph signal processing theory to filter data associated to the elements of a network and its effect in the process of simplification.
 
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Publishing Date
2019-01-02
 
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