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chicoutimi_2016:implementation_des_doi_graphs_de_van_ham

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chicoutimi_2016:implementation_des_doi_graphs_de_van_ham [2016/05/25 21:37]
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melancon
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 === Implémentation des DOI Graphs de van Ham === === Implémentation des DOI Graphs de van Ham ===
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 +
 +  * [[chicoutimi_2016:​focus_context_graph|Une solution à cet exercice est proposée ici.]]
 +    * Reste encore à proposer une vue avec "​contexte élargi";​ et la prise en compte d'une fonction $UI$ modélisant l'​intérêt de l'​utilisateur pour un sommet du graphe (un ranking des sommets selon un critère venant de l'​utilisateur).
 +
   * {{:​chicoutimi_2016:​van_ham_2009_search_show_context_.pdf|van Ham, F. and A. Perer (2009). ""​Search,​ Show Context, Expand on Demand":​ Supporting Large Graph Exploration with Degree-of-Interest."​ IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 15(6): 953-960.}}   * {{:​chicoutimi_2016:​van_ham_2009_search_show_context_.pdf|van Ham, F. and A. Perer (2009). ""​Search,​ Show Context, Expand on Demand":​ Supporting Large Graph Exploration with Degree-of-Interest."​ IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 15(6): 953-960.}}
   
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 Ce cours contient une suite d'​instructions permettant d'​implémenter la technique proposée par van Ham calculant pour un sommet $u \in V$ choisi (par le billet de la formulation d'un critère, par exemple, ou sélectionné manuellement) un //​contexte//:​ un sous-graphe contenant $u$ et les éléments les plus "​intéressants"​ à proximité. Ce cours contient une suite d'​instructions permettant d'​implémenter la technique proposée par van Ham calculant pour un sommet $u \in V$ choisi (par le billet de la formulation d'un critère, par exemple, ou sélectionné manuellement) un //​contexte//:​ un sous-graphe contenant $u$ et les éléments les plus "​intéressants"​ à proximité.
  
 +== First things first ==
 +
 +Parce que nous allons manipuler, créer, supprimer des sous-graphes,​ il nous faut préserver les données de départ, et les mettre elles-mêmes dans un sous-graphe "​clone"​ du graphe de départ pour qu'il reste intact. C'est ce clone que nous appellerons par la suite le graphe de départ (ou graphe original).
 == Calcul du DOI == == Calcul du DOI ==
  
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   * Ces voisins se divisent en plusieurs composantes:​ il serait étonnant qu'ils soient tous connectés les uns aux autres -- mais cela peut arriver).   * Ces voisins se divisent en plusieurs composantes:​ il serait étonnant qu'ils soient tous connectés les uns aux autres -- mais cela peut arriver).
   * Il nous faut mettre la main sur ces composantes connexes, chacune dans un sous-graphe (du graphe original).   * Il nous faut mettre la main sur ces composantes connexes, chacune dans un sous-graphe (du graphe original).
 +  * La routine ''​Connected Components''​ fait ce travail.
 +  * Nous allons construire pour chacune de ces composantes un méta-sommet.
 +  * La routine ''​Equal Value''​ permet de construire les sous-graphes induit du calcul de la routine ''​Connected Components''​. Mais attention, les sous-graphes qui donneront naissance aux méta-sommets ne peuvent pas être des sous-graphes du contexte (puisque l'on souhaite qu'ils y soient ajouter).
 +  * Reste ensuite à visiter chacun de ces sous-graphes et à les utiliser pour créer des méta-sommets dans le contexte.
 +
 +  * Une bonne idée est de bien nommer les choses (les métriques confiées aux routines de Tulip) pour que les sous-graphes construits aient des noms qui permettent ensuite de les localiser.
 +    * On peut en effet fouiller les sousgraphes d'un graphe: ''​g.getSubGraphs()'',​ c'est utile de décider selon le nom du sous-graphe s'il fait partie de ceux qui demandent un traitement particulier.
 +
 +== Et l'​utilisateur ? ==
 +
 +Retour à la fonction $UI$ de van Ham. Avant la sélection du focus, on peut imaginer donner un critère qui permet d'​ordonner les sommets (ranking).
 +
 +  * Par exemple, si on cherche plutôt les sommets qui s'​éloigne de la valeur moyenne, on convertira ce critère en une métrique $UI$ qui stocke l'​écart à la moyenne (en valeur absolue).
 +  * Si les sommets contiennent des champs textes, on pourra effectuer une recherche sur ce champ et attribuer une valeur aux sommets en focntion de la présence de mots-clés, ou d'une distance à un ensemble de mots-clés (vecteur de mots, distance cosinus, ...).
 +  * Etc.
  
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