Computing Sammon's projection of social networks by differential evolution

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092659" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092659 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/14:86092659

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/AINA.2014.121" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/AINA.2014.121</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/AINA.2014.121" target="_blank" >10.1109/AINA.2014.121</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Computing Sammon's projection of social networks by differential evolution

Popis výsledku v původním jazyce

Visualization of complex real-world data is an essential part of network processing. Complex high-dimensional or networked data ought to be presented in a form suitable for machine and human analysis. Therefore, advanced methods of dimension reduction orprojection to low-dimensional spaces are investigated. In this work we use Differential Evolution as a real-parameter optimization metaheuristic algorithm to minimize the error function used in Sammon's projection and compare its results with the results obtained by a traditional heuristic algorithm for Sammon's projection. The metaheuristic algorithm achieves lower projection error and its results are demonstrated on a 2D visualization of real-world data from the domain of social networks.

Název v anglickém jazyce

Computing Sammon's projection of social networks by differential evolution

Popis výsledku anglicky

Visualization of complex real-world data is an essential part of network processing. Complex high-dimensional or networked data ought to be presented in a form suitable for machine and human analysis. Therefore, advanced methods of dimension reduction orprojection to low-dimensional spaces are investigated. In this work we use Differential Evolution as a real-parameter optimization metaheuristic algorithm to minimize the error function used in Sammon's projection and compare its results with the results obtained by a traditional heuristic algorithm for Sammon's projection. The metaheuristic algorithm achieves lower projection error and its results are demonstrated on a 2D visualization of real-world data from the domain of social networks.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings - International Conference on Advanced Information Networking and Applications, AINA 2014

ISBN

978-1-4799-3629-8

ISSN

1550-445X

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

1001-1006

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Victoria

Datum konání akce

13. 5. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—