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arXiv 2008.077642020-08-24cs.DScs.HCcs.SI

一种新的动态图形绘制质量保证方法

New Quality Metrics for Dynamic Graph Drawing

Amyra Meidiana, Seok-Hee Hong, Peter Eades

备注：: Appears in the Proceedings of the 28th International Symposium on Graph Drawing and Network Visualization (GD 2020)

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摘要：

在本文中，我们提出了新的动态图形绘制的质量度量。也就是说，我们提出了一个新的框架，动态图形的变化忠实性度量，比较地面真实变化的动态图形和图形中的几何变化。更具体地说，我们提出了两个具体的情况下，集群变化的忠诚度指标和距离变化的忠诚度指标。我们首先使用变形实验来验证我们的新度量的有效性。然后，我们比较各种图形绘制算法使用我们的指标。我们的实验证实，最好的集群（分别。距离）忠实的图形绘制算法也是聚类（分别为.变的忠实。

英文摘要：

In this paper, we present new quality metrics for dynamic graph drawings. Namely, we present a new framework for change faithfulness metrics for dynamic graph drawings, which compare the ground truth change in dynamic graphs and the geometric change in drawings. More specifically, we present two specific instances, cluster change faithfulness metrics and distance change faithfulness metrics. We first validate the effectiveness of our new metrics using deformation experiments. Then we compare various graph drawing algorithms using our metrics. Our experiments confirm that the best cluster (resp. distance) faithful graph drawing algorithms are also cluster (resp. distance) change faithful.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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