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A comparative analysis for visualizing the temporal evolution of contact networks: a user study

机译：可视化网络时间演进的比较分析：用户学习

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Temporal networks are widely used to map phenomena into complex systems in several research disciplines, such as computer science, business, and biology. Several layouts can be used in visual analyses of temporal networks. The identification of the most suitable for a given task is, however, not trivial. This paper presents a user study that analyzes the performance of four different layouts: Massive Sequence View (MSV), Temporal Activity Map, matrix animation, and structural animation, when applied to pattern detection tasks of time-evolving networks. Our results show that all four layouts are appropriate to perform the evaluated tasks; however, the structural animation and MSV scored higher across different types of users.
机译：时间网络被广泛用于将现象映射到几个研究学科中的复杂系统，例如计算机科学，商业和生物学。 若干布局可用于时间网络的视觉分析。 然而，识别最适合于给定任务的是不是微不足道的。 本文提出了一个用户学习，分析了四种不同布局的性能：当应用于时间不断发展的网络的模式检测任务时，大规模序列视图（MSV），时间活动图，矩阵动画和结构动画。 我们的结果表明，所有四个布局都适合执行评估的任务; 但是，结构动画和MSV跨不同类型的用户得分更高。

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