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13.02.2017 | Ausgabe 1/2017

Cluster Computing 1/2017

A visualization method for multi-relation in dataset

Zeitschrift:
Cluster Computing > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Hui Li, Hongqian Chen, Qin He, Liyi Ma, Shuang Dong

Abstract

To express the multi-relation in complex dataset, proposed a fast visualization method based on the continuous Catmull–Rom curve. The method expresses the entity data and the taxonomic relation in dataset using the hypergraph. The nodes are designed to represent the entity data in dataset. The hyperedge is introduced to link all the relative nodes in one multi-relation. The hyperedge can be visualized by the curve style or the regional style according to different requirements. The nodes in one hyperedge are linked by a continuous curve in curve style, while all the nodes are surrounded by one closed region in regional style. The Catmull–Rom algorithm is adopted to produce the continuous curve between the adjacent nodes in curve style. The nodes are regarded as the control points in the interpolating processing of Catmull–Rom algorithm. The peripheral points are obtained by extending along the tendency line of the hyperedge in regional style. The closed curve connecting these peripheral points forms a closed region expressing the hyperedge. The color selected to stain the hyperedge based on color wheel. The selected colors for each hyperedge can maximize the visual differentiation in the processing of coloring each hyperedge. The experimental results denoted that the method can achieve the intuitive and accurate expression for the multi-relation in complex dataset. The method can visualize the common scale dataset the in real time.

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Literatur
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