CMGV: A unified framework for complexity management in graph visualization

Günümüzün teknolojik devrim çağında, üretilen verilerin hacmi, özellikle görsel analiz açısından, bu tür ölçekteki ilişkisel verileri analiz etmek için önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Çizgeler, varlıkları temsil eden düğümlerle ilişkisel verileri düzenlemenin ve temsil etmenin etkili bir yolunu sağlar. Tersine, ilişkileri temsil eden kenarlar, karmaşık büyük ölçekli verilerin kapsamlı ve sezgisel bir görünümünü oluşturur. Karmaşık çizgelerin iyi temsil edilen bir görselleştirmesi, kullanıcıların ilişkileri anlamalarına, yeni içgörüler ortaya çıkarmalarına ve gizli kalıpları keşfetmelerine olanak tanır. Bu amaçla, çizgelerle temsil edilen büyük ölçekli ilişkisel verileri etkili bir şekilde analiz etmek için bir karmaşıklık yönetimi çerçevesi sunuyoruz. Çizge karmaşıklığını yönetmek için mevcut yöntemler bağımsız olarak çalışır ve art arda uygulanan tutarsızlıklara ve karışıklığa yol açabilir. Karmaşıklık Yönetimi Çizge Görselleştirme çerçevesi (CMGV), özel bir yerleştirme algoritması aracılığıyla kullanıcının zihinsel haritasının korunmasını sağlarken yaygın olarak kullanılan karmaşıklık yönetimi tekniklerini entegre eden yeni bir yaklaşım sunar. Çerçeve, hem çizge temsili hem de karmaşıklık yönetimi için sezgisel bir Çizge Karmaşıklık Yönetimi Modeli (CMGM) sunar. CMGV, çizge öğelerini filtreleme, gizleme, gösterme, daraltma ve genişletme dahil olmak üzere yaygın olarak kullanılan karmaşıklık yönetimi görevlerini destekler. Daha da önemlisi, CMGV, işleme yönteminden bağımsız olacak şekilde tasarlanmıştır ve farklı çizge işleme kütüphaneleriyle sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. Bu, işleme kütüphanesi ve CMGM arasında çizge modellerini senkronize eden bir uzantı aracılığıyla mümkündür. Rastgele oluşturulmuş çizgeler üzerinde gerçekleştirilen deneylerimiz, CMGV'nin kullanıcı çizgesini olduğu gibi bırakarak ardışık çizge karmaşıklığı yönetimi işlemlerini kusursuz bir şekilde gerçekleştirdiğini ve hem çalışma zamanı hem de genel kabul görmüş çizge düzeni kriterleri açısından mevcut karmaşıklık yönetimi çözümlerinden daha iyi performans gösterdiğini doğrulamaktadır. Küçük ve orta boyutlu çizgeler içeren etkileşimli uygulamalarda kullanılabilecek kadar hızlıdır.