7/29/2008

OntoVis

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這是馬匡六教授在2006年IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics中發表的一套系統。

以social network為例,傳統的social network圖中, 往往使用Node表示actor,edge表示relationship,node上或edge上的attribute則是運用色彩、大小…各種屬性來比較。這種方法在分析attribute上的種類數量少時,非常的清楚(如圖1),然而一旦種類多了,就會讓畫面看來顯得凌亂,而且容易混淆!


圖1:利用顏色呈現各node的群組關係(圖片為我之前做tag cloud的測試設計圖)


而馬教授提出的以虛擬點呈現attribute的作法卻可以解決這個問題。對Ontovis(馬教授開發的系統)而言,attribute的value可以是一個"virtual node"。舉例而言,假定我們有4個組織的資訊,當我們想要看出有幾個組織位於希臘,那可以把"希臘"這個所在地的value設為一個virtual node,而得到圖2,從圖2可以看出來,4個組織都與Greece的node相連,可見這4個組織都位在Greece。


圖2: Greece與4個組織相連。


這種作法同時結合了filtering,還可以同時清楚的了解屬性間的異同,例如同上面的例子,我想要知道在Greece中的組織,有哪些分別是屬於anti-globalization及Leftist,我可以分別將這兩個attribute及Greece加入virtual node中,然後透過edge的關聯找出我想要的資訊。(p.s.這個例子跟paper中提及的figure 1(c)有些微不同,paper中例子的目的是要找出相異的attribute,而這個例子則是要找出有A屬性的Node們,在B屬性的分佈狀況)



此外,在Social Network中,常常會有兩個node間有多條Path可達,為了方便分析,圖3將一些不相關的node filter掉,僅保留相關的node們的資訊




圖3 將多餘的info 移除前後比較

OntoVis另外一個特色是利用Node的大小表現"Connectivity",因為這也是Social network中很常用來判斷一個節點的importance。因為OntoVis的Layout採用FDL,然而FDL並未考慮到Node size,所以他有使用一些refinement來處理tag的overlapping

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