論文の概要: Visual Analytics of Multivariate Networks with Representation Learning and Composite Variable Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09590v3
• Date: Wed, 3 Jul 2024 00:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 20:52:46.361356
• Title: Visual Analytics of Multivariate Networks with Representation Learning and Composite Variable Construction
• Title（参考訳）: 表現学習と複合変数構築による多変量ネットワークの視覚分析
• Authors: Hsiao-Ying Lu, Takanori Fujiwara, Ming-Yi Chang, Yang-chih Fu, Anders Ynnerman, Kwan-Liu Ma,
• Abstract要約: 本稿では,多変量ネットワーク研究のための視覚解析ワークフローを提案する。 それは、データを分類するニューラルネットワークベースの学習フェーズ、次元の削減と最適化フェーズ、ユーザが実行する解釈フェーズで構成される。 ニューラルネットワークから得られる非線形特徴を直感的に解釈できる線形特徴にモデル化する複合変数構築ステップが,我々の設計の鍵となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.265502727154473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multivariate networks are commonly found in real-world data-driven applications. Uncovering and understanding the relations of interest in multivariate networks is not a trivial task. This paper presents a visual analytics workflow for studying multivariate networks to extract associations between different structural and semantic characteristics of the networks (e.g., what are the combinations of attributes largely relating to the density of a social network?). The workflow consists of a neural-network-based learning phase to classify the data based on the chosen input and output attributes, a dimensionality reduction and optimization phase to produce a simplified set of results for examination, and finally an interpreting phase conducted by the user through an interactive visualization interface. A key part of our design is a composite variable construction step that remodels nonlinear features obtained by neural networks into linear features that are intuitive to interpret. We demonstrate the capabilities of this workflow with multiple case studies on networks derived from social media usage and also evaluate the workflow with qualitative feedback from experts.
• Abstract（参考訳）: 多変量ネットワークは、実世界のデータ駆動アプリケーションで一般的に見られる。 多変量ネットワークにおける関心関係の解明と理解は簡単な作業ではない。 本稿では,ネットワークの構造的特徴と意味的特徴の関連を抽出するために,多変量ネットワークを研究するための視覚的分析ワークフローを提案する(例えば,ソーシャルネットワークの密度に関連する属性の組み合わせはどのようなものか?)。 ワークフローは、選択された入力属性と出力属性に基づいてデータを分類するためのニューラルネットワークベースの学習フェーズと、検査のための簡易な結果セットを生成するための次元削減および最適化フェーズと、対話的な視覚化インターフェースを介してユーザによって実行される解釈フェーズとから構成される。 ニューラルネットワークから得られる非線形特徴を直感的に解釈できる線形特徴にモデル化する複合変数構築ステップが,我々の設計の鍵となる。 筆者らは,ソーシャルメディア利用によるネットワークのケーススタディにより,このワークフローの能力を実証するとともに,専門家からの質的なフィードバックによるワークフローの評価を行った。

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