Toward automatic comparison of visualization techniques: Application to graph visualization

Many end-user evaluations of data visualization techniques have been run during the last decades. Their results are cornerstones to build efficient visualization systems. However, designing such an evaluation is always complex and time-consuming and may end in a lack of statistical evidence and reproducibility. We believe that modern and efficient computer vision techniques, such as deep convolutional neural networks (CNNs), may help visualization researchers to build and/or adjust their evaluation hypothesis. The basis of our idea is to train machine learning models on several visualization techniques to solve a specific task. Our assumption is that it is possible to compare the efficiency of visualization techniques based on the performance of their corresponding model. As current machine learning models are not able to strictly reflect human capabilities, including their imperfections, such results should be interpreted with caution. However, we think that using machine learning-based pre-evaluation, as a pre-process of standard user evaluations, should help researchers to perform a more exhaustive study of their design space. Thus, it should improve their final user evaluation by providing it better test cases. In this paper, we present the results of two experiments we have conducted to assess how correlated the performance of users and computer vision techniques can be. That study compares two mainstream graph visualization techniques: node-link (\NL) and adjacency-matrix (\MD) diagrams. Using two well-known deep convolutional neural networks, we partially reproduced user evaluations from Ghoniem \textit{et al.} and from Okoe \textit{et al.}. These experiments showed that some user evaluation results can be reproduced automatically.Comment: 35 pages, 6 figures, 4 table

Parallelization of Reordering Algorithms for Bandwidth and Wavefront Reduction

Abstract—Many sparse matrix computations can be speeded up if the matrix is first reordered. Reordering was originally developed for direct methods but it has recently become popular for improving the cache locality of parallel iterative solvers since reordering the matrix to reduce bandwidth and wavefront can improve the locality of reference of sparse matrix-vector multiplication (SpMV), the key kernel in iterative solvers. In this paper, we present the first parallel implementations of two widely used reordering algorithms: Reverse Cuthill-McKee (RCM) and Sloan. On 16 cores of the Stampede supercomputer, our parallel RCM is 5.56 times faster on the average than a state-of-the-art sequential implementation of RCM in the HSL library. Sloan is significantly more constrained than RCM, but our parallel implementation achieves a speedup of 2.88X on the average over sequential HSL-Sloan. Reordering the matrix using our parallel RCM and then performing 100 SpMV iterations is twice as fast as using HSL-RCM and then performing the SpMV iterations; it is also 1.5 times faster than performing the SpMV iterations without reordering the matrix. I

Visual analytics for relationships in scientific data

Domain scientists hope to address grand scientific challenges by exploring the abundance of data generated and made available through modern high-throughput techniques. Typical scientific investigations can make use of novel visualization tools that enable dynamic formulation and fine-tuning of hypotheses to aid the process of evaluating sensitivity of key parameters. These general tools should be applicable to many disciplines: allowing biologists to develop an intuitive understanding of the structure of coexpression networks and discover genes that reside in critical positions of biological pathways, intelligence analysts to decompose social networks, and climate scientists to model extrapolate future climate conditions. By using a graph as a universal data representation of correlation, our novel visualization tool employs several techniques that when used in an integrated manner provide innovative analytical capabilities. Our tool integrates techniques such as graph layout, qualitative subgraph extraction through a novel 2D user interface, quantitative subgraph extraction using graph-theoretic algorithms or by querying an optimized B-tree, dynamic level-of-detail graph abstraction, and template-based fuzzy classification using neural networks. We demonstrate our system using real-world workflows from several large-scale studies. Parallel coordinates has proven to be a scalable visualization and navigation framework for multivariate data. However, when data with thousands of variables are at hand, we do not have a comprehensive solution to select the right set of variables and order them to uncover important or potentially insightful patterns. We present algorithms to rank axes based upon the importance of bivariate relationships among the variables and showcase the efficacy of the proposed system by demonstrating autonomous detection of patterns in a modern large-scale dataset of time-varying climate simulation

Visualisations novatrices pour la compréhension de réseaux et de logiciels complexes

La visualisation d’information a le potentiel de pouvoir exploiter nos capacités visuelles, acquises au fil de centaines de millions d’années d’évolution, afin de faciliter la découverte de secrets enfouis dans les données, de nouveaux patrons ou de relations insoupçonnées. Il existe toutefois une grande variété de données, plus ou moins structurées, que l’on cherche à comprendre sous diverses perspectives. En particulier, les données sous forme de réseaux servent à modéliser des phénomènes importants, tels que les communautés sociales ou les transactions financières, mais peuvent être difficiles à représenter si les réseaux sont grands, hiérarchiques, et/ou dynamiques. Cette thèse se concentre sur la conception de nouvelles techniques de visualisation de réseaux, dans le but de faciliter la compréhension de données. Les techniques de visualisation présentes dans la littérature sont utiles dans certains contextes et comportent chacune des limitations. Néanmoins, il existe encore des possibilités inexplorées pour créer des nouvelles façons de représenter des données. La validation de ces nouvelles techniques demeure un défi. En outre, les interfaces doivent être simples à utiliser, mais aussi faciliter l’analyse et l’exploration de données. Dans le but d’étudier de nouvelles options de visualisations pour faciliter des tâches de compréhension des données, nous avons d’abord classifié les travaux antérieurs avec des taxonomies. De cette manière, nous avons aussi pu mettre en lumière des nouvelles pistes d’hybrides (c’est-à-dire, des combinaisons d’approches) potentiellement intéressantes pour visualiser des réseaux statiques et dynamiques. Les contributions présentées dans cette thèse couvrent différents aspects de la visualisation de réseaux complexes et dynamiques. D’abord, le premier chapitre se concentre sur la visualisation de réseaux statiques comportant des hiérarchies, par la combinaison d’approches. Le prototype décrit dans le deuxième chapitre permet également de combiner des représentations visuelles, mais peut être aussi utilisé afin de modéliser des graphes dynamiques. Enfin, le troisième chapitre présente une nouvelle méthode visuelle appliquée afin de tracer l’évolution de structures de conception complexes dans des logiciels (modélisés par des réseaux). Ainsi, dans le premier prototype (TreeMatrix), des parties de graphes sont montrées avec des matrices et des diagrammes noeuds-liens, alors que les arborescences sont représentées par des diagrammes en glaçons et des regroupements. Contrairement aux autres visualisations dans la littérature, cette nouvelle technique aide à montrer des réseaux denses, sans nuire à la compréhension des liens à plus haut niveau. Une expérience avec des utilisateurs a montré certains avantages afin de découvrir et organiser les liens de modules au sein d’un logiciel, en comparaison avec le logiciel commercial Lattix. Nous avons également combiné des approches de manière novatrice pour notre second prototype (DiffAni) afin de visualiser des réseaux qui évoluent dans le temps. DiffAni est le premier hybride interactif de graphes dynamiques et sa validation avec des participants a permis de faire ressortir certains avantages. Ainsi, l’utilisation d’animation doit être modérée et est surtout utile lors de mouvements significatifs. Ces résultats, avec nos taxonomies, pourraient contribuer à guider la création de nouveaux hybrides dans le futur. Le troisième prototype (IHVis) a facilité l’exploration et le traçage de structures de conception dans des logiciels en évolution (modélisés par des réseaux) à partir de répertoires de code source. Cette nouvelle visualisation a notamment révélé des cas d’introduction de points de stabilité et des refactorings, et certains participants ont aussi trouvé d’autres informations intéressantes, telles que l’extension de fonctionnalités par l’implémentation d’interfaces. En résumé, cette thèse présente des façons novatrices et utiles de visualiser des réseaux complexes et dynamiques. Nos principales contributions sont (1) l’exploration d’espaces de conception de nouvelles visualisations de réseaux à l’aide de taxonomies, (2) la conception de prototypes combinant des approches pour visualiser des réseaux hiérarchiques et dynamiques, (3) la conception d’une nouvelle méthode visuelle d’exploration des variations et des instabilités au sein de logiciels en évolution, (4) l’évaluation de ces techniques à l’aide d’expériences avec des participants