Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/90506
Название: Are crossings important for drawing large graphs?
Авторы: Kobourov, S. G.
Pupyrev, S.
Saket, B.
Дата публикации: 2014
Издатель: Springer Verlag
Библиографическое описание: Kobourov, S. G. Are crossings important for drawing large graphs? / S. G. Kobourov, S. Pupyrev, B. Saket. — DOI 10.1007/978-3-662-45803-7_20 // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2014. — Iss. 8871. — P. 234-245.
Аннотация: Reducing the number of edge crossings is considered one of the most important graph drawing aesthetics. While real-world graphs tend to be large and dense, most of the earlier work on evaluating the impact of edge crossings utilizes relatively small graphs that are manually generated and manipulated. We study the effect on task performance of increased edge crossings in automatically generated layouts for graphs, from different datasets, with different sizes, and with different densities. The results indicate that increasing the number of crossings negatively impacts accuracy and performance time and that impact is significant for small graphs but not significant for large graphs. We also quantitatively evaluate the impact of edge crossings on crossing angles and stress in automatically constructed graph layouts. We find a moderate correlation between minimizing stress and the minimizing the number of crossings. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2014.
Ключевые слова: ARTIFICIAL INTELLIGENCE
COMPUTER SCIENCE
COMPUTERS
AUTOMATICALLY GENERATED
CROSSING ANGLES
DIFFERENT DENSITIES
DIFFERENT SIZES
GRAPH DRAWING
MINIMIZING THE NUMBER OF
REAL-WORLD GRAPHS
TASK PERFORMANCE
DRAWING (GRAPHICS)
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/90506
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Идентификатор SCOPUS: 84915750123
Идентификатор WOS: 000354779600020
Идентификатор PURE: 434629
ISSN: 0302-9743
DOI: 10.1007/978-3-662-45803-7_20
Сведения о поддержке: National Science Foundation, NSF: CCF-1115971
National Science Foundation, NSF: DEB-1053573
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
10.1007-978-3-662-45803-7_20.pdf314,79 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.