浙江大学陈为等 | RCAnalyzer：动态网络中稀有类可视分析系统

内容介绍

中文摘要：

动态网络是指其节点和/或链接随时间动态变化的图结构。现有可视化和分析技术主要集中在总结和揭示网络结构的主要演化模式。很少有工作专注于检测动态网络中的异常变化模式，这种情况很少发生，一旦发生，则可能破坏整个结构的发展。本文介绍了第一个可视分析系统RCAnalyzer，用于检测动态网络中子结构的罕见变化。所提系统采用稀有类别检测算法识别异常变化的结构，并在上下文中将其可视化，以帮助专家检查分析结果并标记数据。特别地，引入新的可视化形式，用一系列连接的三角矩阵表达动态网络快照。在每个矩阵上进行层次聚类和最佳树切割，以展示在其周围结构的上下文中检测到的节点和链接的罕见变化。通过案例和用户调研评估该技术。评估结果验证了该系统的有效性。

关键词：

稀有类检测；动态网络；可视分析
作者：
潘嘉铖^1,2，韩东明^1,2，郭方舟¹，周大为³，曹楠⁴， 何京芮³，徐明亮^5,6，陈为^1,2

单位：

¹浙江大学计算机辅助设计和图形学国家重点实验室，中国杭州市，310058
²之江实验室，中国杭州市，311100
³亚利桑那州立大学计算机科学与工程学院，美国坦佩市，85281
⁴同济大学智能大数据可视化实验室，中国上海市，200082
⁵郑州大学信息工程学院，中国郑州市，450001
⁶郑州大学河南先进技术研究院，中国郑州市，450001

本文引用格式：

Jia-cheng Pan, Dong-ming Han, Fang-zhou Guo, Da-wei Zhou, Nan Cao, Jing-rui He, Ming-liang Xu, Wei Chen. RCAnalyzer: visual analytics of rare categories in dynamic networks[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2020, 21(4): 491-506. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900310

本文精要导读：

陈为，1976年生，教授，博导，国家优秀青年基金获得者。十三五国家重点研发专项“云计算与大数据”总体组、指南组专家，浙江大学计算机学院副院长。承担国家自然科学基金重点项目等十余项。研究兴趣是大数据分析和人机混合智能。发表国际顶尖学术期刊和会议论文70余篇，其中包括IEEE/ACM Transactions和IEEE VIS顶级期刊和会议论文40余篇。出版教材3部（数据可视化），专著2部（大数据技术；可视分析）。担任国际SCI期刊JVLC副主编、SCI期刊IEEE CG&A、Journal of Visualization编委、计算机辅助设计与图形学学报编委、图学学报编委、IEEE TVCG、IEEE TITS和IEEE TCSS客座编委、IEEE Pacific Visualization大会指导委员会委员、中国可视化大会ChinaVIS指导委员会委员。担任VINCI国际会议大会主席（2010，2012)，IEEE Pacific Visualization 2013大会论文主席、IEEE Pacific Visualization 2015大会主席、ACM SIGGRAPH Asia Workshop on Visualization 2016大会论文主席、IEEE LDAV 2017大会论文主席、IEEE Pacific VAST 2019大会共同主席。荣获IEEE Visualization年会最佳论文提名奖2次、浙江省自然科学奖一等奖、浙江省科学技术奖二等奖、IEEE Conference on CAD&CG大会最佳论文奖、教育部科学技术进步二等奖等。

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关于本刊

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子1.033。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城，实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

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