Layout and Visualization of Large, Hierarchically Clustered Graphs

We present a method to visualize large clustered graphs (>10,000 nodes). We first generate a 2D layout with regard to the existing cluster hierarchy and then visualize the layout in 3D with a landscape metaphor. For the 2D layout, we use a force directed approach based on a modified Fruchterman-Reingold algorithm. Our goal is to represent single nodes and edges, as well as the overall structure and the levels of clustering. We thereby make sure that the internal structure of clusters becomes clear while taking into account inter-cluster edges. We also guarantee a layout-area for each cluster that is proportional to its size. The 3D landscape is realized as a heightfield over the 2D layout. We use a Gaussian filter to generate the landscape, using characteristics of the layout such as node density as height information. The original graph is laid on top of the landscape with straight edges connecting the nodes. Deutsche Zusammenfassung Wir stellen ein Verfahren vor, um große, geclusterte Graphen (> 10.000 Knoten) zu visualisieren. Zunächst generieren wir ein 2D-Layout unter Berücksichtigung der bestehenden Hierarchie aus Clustern. Das generierte Layout visualisieren wir daraufhin in 3D mit Hilfe einer Landschafts-Metapher. Für das 2D-Layout benutzen wir ein kräftebasiertes Verfahren auf Basis des Fruchterman-Reingold-Algorithmus. Unser Ziel ist es, sowohl einzelne Knoten und Kanten als auch die Gesamtstruktur und die verschiedenen Clusterebenen darzustellen. Wir stellen dazu sicher, dass die interne Struktur von Clustern klar wird bei gleichzeitiger Berücksichtigung von Inter-Cluster-Kanten. Wir garantieren zudem eine Fläche für das Layout der einzelnen Cluster, die proportional zu deren Größe ist. Die 3D-Landschaft wird als Höhenfeld über dem 2D-Layout generiert. Wir benutzen einen Gauss-Filter, um das Höhenfeld zu erstellen, wobei wir verschiedene Charakteristiken des Layouts, wie zum Beispiel die Knotendichte, als Höheninformation verwenden. Der ursprüngliche Graph wird anschließend über die Landschaft gelegt, wobei geradlinige Kanten die Knoten verbinden.