[TESE DE DOUTORADO] Improving Visual Analysis of Streaming Networks

Nome do Aluno: 
Local: 
Por videoconferência
Data de Defesa: 
17/09/2020 - 13:30
Banca examinadora: 
Bruno Augusto Nassif Travençolo - FACOM/UFU (Orientador)
Elaine Ribeiro de Faria Paiva - FACOM/UFU (Coorientadora)
Maria Camila Nardini Barioni - FACOM/UFU
Rodrigo Sanches Miani - FACOM/UFU
Zhao Liang - RP/USP
Luis Gustavo Nonato - ICMC/USP

Redes temporais (ou dinâmicas) são frequentemente usadas para modelar conexões que ocorrem ao longo do tempo entre partes de um sistema por meio de nós e arestas. Nessas redes, todos os nós, arestas e instantes de tempo são conhecidos e estão disponíveis para serem utilizados na análise. Entretanto, em várias situações reais, dados são produzidos de forma massiva e contínua, o que é conhecido como fluxo contínuo de dados (FCD). Nesse tipo de aplicação, o volume de dados pode ser tão grande que o armazenamento deles pode ser impossível e as tarefas de mineração se tornam ainda mais desafiadoras. Em redes provenientes de FCD, arestas são continuamente adicionadas em distribuição não-estacionária. Tanto em redes temporais quanto em redes em FCD, padrões relacionados à atividade de nós e arestas são tipicamente irregulares ao longo do tempo, o que torna a visualização dessas redes útil para obter insights sobre a estrutura e dinâmica delas. Por outro lado, a distribuição não-estacionária aumenta a complexidade e torna a visualização de redes em FCD ainda mais desafiadora. Vários layouts visuais foram propostos até hoje, mas todos possuem limitações. O principal desafio é a quantidade de informação visual, que aumenta dependendo do tamanho e densidade da rede e causa poluição visual devido à sobreposição de arestas, resolução temporal e proximidade dos nós. Nesta tese, nós propomos métodos para melhorar a visualização de redes em FCD por meio da manipulação das três dimensões da rede: nó, aresta e tempo. Mais especificamente, nós propomos: (i) CNO, um método de ordenação de nós visualmente escalável; (ii) SEVis, um método de amostragem de arestas em FCD; (iii) um método para FCD que adapta a resolução temporal de acordo com níveis locais de atividade de nós. Também apresentamos um estudo comparativo considerando a combinação destes métodos. Por meio de estudos de caso com redes reais, mostramos que cada um dos métodos melhora bastante a legibilidade do layout, levando a uma tomada de decisão rápida e confiável.