A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs
| Ano de defesa: | 2020 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/10183/215361 |
Resumo: | Os grafos são essenciais para muitas representações de dados. A análise visual de grafos é usualmente difícil devido ao tamanho, o que representa um desafio para sua visualização. Além de isso, seus algoritmos fundamentais são frequentemente classificados como NP-difícil. Análises dos grafos de potência (PGA em inglês) é um método que simplifica redes usando representações reduzidas para subgrafos completos chamados cliques e subgrafos bipartidos chamados bicliques, em ambos casos com una redução de arestas. Os benefícios da representação de grafo de potência são a preservação de informação e a capacidade de mostrar a informação essencial sobre a rede original. Entretanto, encontrar uma representação ótima (a máxima redução de arestas possível) é também um problema NP-difícil. Neste trabalho, propomos BCD, um algoritmo guloso que usa um abordagem de detecção de bicliques baseado em operações binarias para encontrar representações de grafos de potencia. O BCD é mas rápido que as estratégias atuais da literatura. Finalmente, descrevemos como a estrutura induzida pelo grafo de potência é utilizado para as análises dos grafos densos na detecção de agrupamentos de nodos. |
| id |
URGS_8d0c543b11368b37b133fd4deead0b90 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/215361 |
| network_acronym_str |
URGS |
| network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Bolivar, Alexander PinaresComba, Joao Luiz Dihl2020-11-21T04:26:05Z2020http://hdl.handle.net/10183/215361001119843Os grafos são essenciais para muitas representações de dados. A análise visual de grafos é usualmente difícil devido ao tamanho, o que representa um desafio para sua visualização. Além de isso, seus algoritmos fundamentais são frequentemente classificados como NP-difícil. Análises dos grafos de potência (PGA em inglês) é um método que simplifica redes usando representações reduzidas para subgrafos completos chamados cliques e subgrafos bipartidos chamados bicliques, em ambos casos com una redução de arestas. Os benefícios da representação de grafo de potência são a preservação de informação e a capacidade de mostrar a informação essencial sobre a rede original. Entretanto, encontrar uma representação ótima (a máxima redução de arestas possível) é também um problema NP-difícil. Neste trabalho, propomos BCD, um algoritmo guloso que usa um abordagem de detecção de bicliques baseado em operações binarias para encontrar representações de grafos de potencia. O BCD é mas rápido que as estratégias atuais da literatura. Finalmente, descrevemos como a estrutura induzida pelo grafo de potência é utilizado para as análises dos grafos densos na detecção de agrupamentos de nodos.Graphs are at the essence of many data representations. The visual analytics over graphs is usually difficult due to their size, which makes their visual display challenging, and their fundamental algorithms, which are often classified as NP-hard problems. The Power Graph Analysis (PGA) is a method that simplifies networks using reduced representations for complete subgraphs (cliques) and complete bipartite subgraphs (bicliques), in both cases with edge reductions. The benefits of a power graph are the preservation of information and its capacity to show essential information about the original network. However, finding an optimal representation (maximum edges reduction) is also an NPhard problem. In this work, we propose BCD, a greedy algorithm that uses a Bitwise Clique Detection approach to finding power graphs. BCD is faster than competing strategies and allows the analysis of bigger graphs. For the display of larger power graphs, we propose an orthogonal layout to prevent overlapping of edges and vertices. Finally, we describe how the structure induced by the power graph is used for clustering analysis of dense graphs. We demonstrate with several datasets the results obtained by our proposal and compare against competing strategies.application/pdfengGrafosOperacoes binariasRepresentacao de dadosVisualização de dadosAlgoritmosPower graph analysisEdges reductionBiclique detectionClustering analysisA bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2020mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001119843.pdf.txt001119843.pdf.txtExtracted Texttext/plain92021http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/215361/2/001119843.pdf.txt43ab6afd3a683bebc2ef9cfe92f04efdMD52ORIGINAL001119843.pdfTexto completo (inglês)application/pdf6142652http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/215361/1/001119843.pdf772f680999eb2ac69ffb0098a4529339MD5110183/2153612024-04-13 06:46:19.245913oai:www.lume.ufrgs.br:10183/215361Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532024-04-13T09:46:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
| dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| title |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| spellingShingle |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs Bolivar, Alexander Pinares Grafos Operacoes binarias Representacao de dados Visualização de dados Algoritmos Power graph analysis Edges reduction Biclique detection Clustering analysis |
| title_short |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| title_full |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| title_fullStr |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| title_full_unstemmed |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| title_sort |
A bitwise clique detection approach for accelerating power graph computation and clustering dense graphs |
| author |
Bolivar, Alexander Pinares |
| author_facet |
Bolivar, Alexander Pinares |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Bolivar, Alexander Pinares |
| dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Comba, Joao Luiz Dihl |
| contributor_str_mv |
Comba, Joao Luiz Dihl |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Grafos Operacoes binarias Representacao de dados Visualização de dados Algoritmos |
| topic |
Grafos Operacoes binarias Representacao de dados Visualização de dados Algoritmos Power graph analysis Edges reduction Biclique detection Clustering analysis |
| dc.subject.eng.fl_str_mv |
Power graph analysis Edges reduction Biclique detection Clustering analysis |
| description |
Os grafos são essenciais para muitas representações de dados. A análise visual de grafos é usualmente difícil devido ao tamanho, o que representa um desafio para sua visualização. Além de isso, seus algoritmos fundamentais são frequentemente classificados como NP-difícil. Análises dos grafos de potência (PGA em inglês) é um método que simplifica redes usando representações reduzidas para subgrafos completos chamados cliques e subgrafos bipartidos chamados bicliques, em ambos casos com una redução de arestas. Os benefícios da representação de grafo de potência são a preservação de informação e a capacidade de mostrar a informação essencial sobre a rede original. Entretanto, encontrar uma representação ótima (a máxima redução de arestas possível) é também um problema NP-difícil. Neste trabalho, propomos BCD, um algoritmo guloso que usa um abordagem de detecção de bicliques baseado em operações binarias para encontrar representações de grafos de potencia. O BCD é mas rápido que as estratégias atuais da literatura. Finalmente, descrevemos como a estrutura induzida pelo grafo de potência é utilizado para as análises dos grafos densos na detecção de agrupamentos de nodos. |
| publishDate |
2020 |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-11-21T04:26:05Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2020 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/215361 |
| dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
001119843 |
| url |
http://hdl.handle.net/10183/215361 |
| identifier_str_mv |
001119843 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
| language |
eng |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
| instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| instacron_str |
UFRGS |
| institution |
UFRGS |
| reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/215361/2/001119843.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/215361/1/001119843.pdf |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
43ab6afd3a683bebc2ef9cfe92f04efd 772f680999eb2ac69ffb0098a4529339 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
| _version_ |
1831316103998996480 |