論文の概要: FORBID: Fast Overlap Removal By stochastic gradIent Descent for Graph Drawing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10334v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 16:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 00:25:09.606858
• Title: FORBID: Fast Overlap Removal By stochastic gradIent Descent for Graph Drawing
• Title（参考訳）: forbid:グラフ描画のための確率的勾配降下による高速重なり除去
• Authors: Loann Giovannangeli, Frederic Lalanne, Romain Giot and Romain Bourqui
• Abstract要約: ノード間のオーバーラップは、グラフの可視化の可読性を妨げます。 オーバーラップ除去(OR)アルゴリズムはレイアウト後処理として提案されている。 共同応力およびスケーリング最適化問題として,新しい勾配モデルORを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While many graph drawing algorithms consider nodes as points, graph visualization tools often represent them as shapes. These shapes support the display of information such as labels or encode various data with size or color. However, they can create overlaps between nodes which hinder the exploration process by hiding parts of the information. It is therefore of utmost importance to remove these overlaps to improve graph visualization readability. If not handled by the layout process, Overlap Removal (OR) algorithms have been proposed as layout post-processing. As graph layouts usually convey information about their topology, it is important that OR algorithms preserve them as much as possible. We propose a novel algorithm that models OR as a joint stress and scaling optimization problem, and leverages efficient stochastic gradient descent. This approach is compared with state-of-the-art algorithms, and several quality metrics demonstrate its efficiency to quickly remove overlaps while retaining the initial layout structures.
• Abstract（参考訳）: 多くのグラフ描画アルゴリズムはノードをポイントとみなすが、グラフ視覚化ツールはそれらを形として表現することが多い。 これらの形状はラベルなどの情報を表示するか、サイズや色で様々なデータをエンコードする。 しかし、情報の一部を隠蔽することで探索プロセスを妨げるノード間の重複を生成することができる。 したがって、グラフ視覚化の可読性を改善するためにこれらの重複を取り除くことが最も重要である。 レイアウトプロセスで処理されない場合、オーバーラップ除去(OR)アルゴリズムがレイアウト後処理として提案されている。 グラフレイアウトは通常、そのトポロジに関する情報を伝達するので、ORアルゴリズムは可能な限り保存することが重要である。 本稿では,ORを共同応力およびスケーリング最適化問題としてモデル化し,効率的な確率勾配勾配を求めるアルゴリズムを提案する。 このアプローチは最先端のアルゴリズムと比較され、いくつかの品質指標は、初期レイアウト構造を維持しながらオーバーラップを素早く除去する効率を示している。

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