Embedding Graphs under Centrality Constraints for Network Visualization

Visual rendering of graphs is a key task in the mapping of complex network data. Although most graph drawing algorithms emphasize aesthetic appeal, certain applications such as travel-time maps place more importance on visualization of structural network properties. The present paper advocates two graph embedding approaches with centrality considerations to comply with node hierarchy. The problem is formulated first as one of constrained multi-dimensional scaling (MDS), and it is solved via block coordinate descent iterations with successive approximations and guaranteed convergence to a KKT point. In addition, a regularization term enforcing graph smoothness is incorporated with the goal of reducing edge crossings. A second approach leverages the locally-linear embedding (LLE) algorithm which assumes that the graph encodes data sampled from a low-dimensional manifold. Closed-form solutions to the resulting centrality-constrained optimization problems are determined yielding meaningful embeddings. Experimental results demonstrate the efficacy of both approaches, especially for visualizing large networks on the order of thousands of nodes.Comment: Submitted to IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphic

Anisotropic Radial Layout for Visualizing Centrality and Structure in Graphs

This paper presents a novel method for layout of undirected graphs, where nodes (vertices) are constrained to lie on a set of nested, simple, closed curves. Such a layout is useful to simultaneously display the structural centrality and vertex distance information for graphs in many domains, including social networks. Closed curves are a more general constraint than the previously proposed circles, and afford our method more flexibility to preserve vertex relationships compared to existing radial layout methods. The proposed approach modifies the multidimensional scaling (MDS) stress to include the estimation of a vertex depth or centrality field as well as a term that penalizes discord between structural centrality of vertices and their alignment with this carefully estimated field. We also propose a visualization strategy for the proposed layout and demonstrate its effectiveness using three social network datasets.Comment: Appears in the Proceedings of the 25th International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization (GD 2017

GraphCombEx: A Software Tool for Exploration of Combinatorial Optimisation Properties of Large Graphs

We present a prototype of a software tool for exploration of multiple combinatorial optimisation problems in large real-world and synthetic complex networks. Our tool, called GraphCombEx (an acronym of Graph Combinatorial Explorer), provides a unified framework for scalable computation and presentation of high-quality suboptimal solutions and bounds for a number of widely studied combinatorial optimisation problems. Efficient representation and applicability to large-scale graphs and complex networks are particularly considered in its design. The problems currently supported include maximum clique, graph colouring, maximum independent set, minimum vertex clique covering, minimum dominating set, as well as the longest simple cycle problem. Suboptimal solutions and intervals for optimal objective values are estimated using scalable heuristics. The tool is designed with extensibility in mind, with the view of further problems and both new fast and high-performance heuristics to be added in the future. GraphCombEx has already been successfully used as a support tool in a number of recent research studies using combinatorial optimisation to analyse complex networks, indicating its promise as a research software tool

Interactive data analysis and its applications on multi-structured datasets

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Interactive graph drawing with constraints

This thesis investigates the requirements for graph drawing stemming from practical applications, and presents both theoretical as well as practical results and approaches to handle them. Many approaches to compute graph layouts in various drawing styles exist, but the results are often not sufficient for use in practice. Drawing conventions, graphical notation standards, and user-defined requirements restrict the set of admissible drawings. These restrictions can be formalized as constraints for the layout computation. We investigate the requirements and give an overview and categorization of the corresponding constraints. Of main importance for the readability of a graph drawing is the number of edge crossings. In case the graph is planar it should be drawn without crossings, otherwise we should aim to use the minimum number of crossings possible. However, several types of constraints may impose restrictions on the way the graph can be embedded in the plane. These restrictions may have a strong impact on crossing minimization. For two types of such constraints we present specific solutions how to consider them in layout computation: We introduce the class of so-called embedding constraints, which restrict the order of the edges around a vertex. For embedding constraints we describe approaches for planarity testing, embedding, and edge insertion with the minimum number of crossings. These problems can be solved in linear time with our approaches. The second constraint type that we tackle are clusters. Clusters describe a hierarchical grouping of the graph's vertices that has to be reflected in the drawing. The complexity of the corresponding clustered planarity testing problem for clustered graphs is unknown so far. We describe a technique to compute a maximum clustered planar subgraph of a clustered graph. Our solution is based on an Integer Linear Program (ILP) formulation and includes also the first practical clustered planarity test for general clustered graphs. The resulting subgraph can be used within the first step of the planarization approach for clustered graphs. In addition, we describe how to improve the performance for pure clustered planarity testing by implying a branch-and-price approach. Large and complex graphs nowadays arise in many application domains. These graphs require interaction and navigation techniques to allow exploration of the underlying data. The corresponding concepts are presented and solutions for three practical applications are proposed: First, we describe Scaffold Hunter, a tool for the exploration of chemical space. We show how to use a hierarchical classification of molecules for the visual navigation in chemical space. The resulting visualization is embedded into an interactive environment that allows visual analysis of chemical compound databases. Finally, two interactive visualization approaches for two types of biological networks, protein-domain networks and residue interaction networks, are presented.In zahlreichen Anwendungsgebieten werden Informationen als Graphen modelliert und mithilfe dieser Graphen visualisiert. Eine übersichtliche Darstellung hilft bei der Analyse und unterstützt das Verständnis bei der Präsentation von Informationen mittels graph-basierter Diagramme. Neben allgemeinen ästhetischen Kriterien bestehen für eine solche Darstellung Anforderungen, die sich aus der Charakteristik der Daten, etablierten Darstellungskonventionen und der konkreten Fragestellung ergeben. Zusätzlich ist häufig eine individuelle Anpassung der Darstellung durch den Anwender gewünscht. Diese Anforderungen können mithilfe von Nebenbedingungen für die Berechnung eines Layouts formuliert werden. Trotz einer Vielzahl unterschiedlicher Anforderungen aus zahlreichen Anwendungsgebieten können die meisten Anforderungen über einige generische Nebenbedingungen formuliert werden. In dieser Arbeit untersuchen wir die Anforderungen aus der Praxis und beschreiben eine Zuordnung zu Nebenbedingungen für die Layoutberechnung. Wir geben eine Übersicht über den aktuellen Stand der Behandlung von Nebenbedingungen beim Zeichnen von Graphen und kategorisieren diese nach grundlegenden Eigenschaften. Von besonderer Wichtigkeit für die Qualität einer Darstellung ist die Anzahl der Kreuzungen. Planare Graphen sollten kreuzungsfrei gezeichnet werden, bei nicht-planaren Graphen sollte die minimale Anzahl Kreuzungen erreicht werden. Einige Nebenbedingungen beschränken jedoch die Möglichkeit, den Graph in die Ebene einzubetten. Dies kann starke Auswirkungen auf das Ergebnis der Kreuzungsminimierung haben. Zwei wichtige Typen solcher Nebenbedingungen werden in dieser Arbeit näher untersucht. Mit den Embedding Constraints führen wir eine Klasse von Nebenbedingungen ein, welche die mögliche Reihenfolge der Kanten um einen Knoten beschränken. Für diese Klasse präsentieren wir Linearzeitalgorithmen für das Testen der Planarität und das optimale Einfügen von Kanten unter Beachtung der Einbettungsbeschränkungen. Der zweite Typ von Nebenbedingungen sind Cluster, die eine hierarchische Gruppierung von Knoten vorgeben. Für das Testen der Cluster-Planarität unter solchen Nebenbedingungen ist die Komplexität bisher unbekannt. Wir beschreiben ein Verfahren, um einen maximalen Cluster-planaren Untergraphen zu berechnen. Wir nutzen dabei eine Formulierung als ganzzahliges lineares Programm sowie einen Branch-and-Cut Ansatz zur Lösung. Das Verfahren erlaubt auch die Bestimmung der Cluster-Planarität und stellt damit den ersten praktischen Ansatz zum Testen allgemeiner Clustergraphen dar. Zusätzlich beschreiben wir eine Verbesserung für den Fall, dass lediglich Cluster-Planarität getestet werden muss, der maximale Cluster-planare Untergraph aber nicht von Interesse ist. Für dieses Szenario geben wir eine vereinfachte Formulierung und präsentieren ein Lösungsverfahren, das auf einem Branch-and-Price Ansatz beruht. In der Praxis müssen häufig sehr große oder komplexe Graphen untersucht werden. Dazu werden entsprechende Interaktions- und Navigationsmethoden benötigt. Wir beschreiben die entsprechenden Konzepte und stellen Lösungen für drei Anwendungsbereiche vor: Zunächst beschreiben wir Scaffold Hunter, eine Software zur Navigation im chemischen Strukturraum. Scaffold Hunter benutzt eine hierarchische Klassifikation von Molekülen als Grundlage für die visuelle Navigation. Die Visualisierung ist eingebettet in eine interaktive Oberfläche die eine visuelle Analyse von chemischen Strukturdatenbanken erlaubt. Für zwei Typen von biologischen Netzwerken, Protein-Domänen Netzwerke und Residue-Interaktionsnetzwerke, stellen wir Ansätze für die interaktive Visualisierung dar. Die entsprechenden Layoutverfahren unterliegen einer Reihe von Nebenbedingungen für eine sinnvolle Darstellung

More Flexible Radial Layout

We describe an algorithm for radial layout of undirected graphs, in which nodes are constrained to concentric circles centered at the origin. Such constraints are typical, e.g., in the layout of social networks, when structural centrality is mapped to geometric centrality or when the primary intention of the layout is the display of the vicinity of a distinguished node. Our approach is based on an extension of stress minimization with a weighting scheme that gradually imposes radial constraints on the intermediate layout during the majorization process, and thus is an attempt to preserve as much information about the graph structure as possible.