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iNet:visual analysis of irregular transition in multivariate dynamic networks

Frontiers of Computer Science 2022年第2期16卷 124-139页

作者： Dongming HAN Jiacheng PAN Rusheng PAN Dawei ZHOU Nan CAO Jingrui HE Mingliang XU Wei CHEN State Key Lab of CAD&CG Zhejiang UniversityHangzhou 310058China Department of Computer Science and Engineering Arizona State UniversityArizona 85287America Tong Ji Intelligent Big Data Visualisation Lab(iDVx Lab) TongJi UniversityShanghai 200082China Department of Computer Science and Technology Zhengzhou UniversityZhengzhou 450001China

Multivariate dynamic networks indicate networks whose topology structure and vertex attributes are evolving along time.They are common in multimedia applications.Anomaly detection is one of the essential tasks in analyzing these networks though it is not well addressed.In this paper,we combine a rare category detection method and visualization techniques to help users to identify and analyze anomalies in multivariate dynamic networks.We conclude features of rare categories and two types of anomalies of rare categories.Then we present a novel rare category detection method,called DIRAD,to detect rare category candidates with anomalies.We develop a prototype system called iNet,which integrates two major visualization components,including a glyph-based rare category identifier,which helps users to identify rare categories among detected substructures,a major view,which assists users to analyze and interpret the anomalies of rare categories in network topology and vertex attributes.Evaluations,including an algorithm performance evaluation,a case study,and a user study,are conducted to test the effectiveness of proposed methods.

关键词： multivariate dynamic networks rare categories anomaly detection visual analysis

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