Résumé
We show how an interactive graph visualization method based on maximal modularity clustering can be used to explore a large epidemic network. The visual representation is used to display statistical tests results that expose the relations between the propagation of HIV in a sexual contact network and the sexual orientation of the patients.
| langue originale | Anglais |
|---|---|
| titre | Advances in Computational Intelligence - 11th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2011, Proceedings |
| Pages | 276-283 |
| Nombre de pages | 8 |
| Edition | PART 2 |
| Les DOIs | |
| état | Publié - 8 juin 2011 |
| Modification externe | Oui |
| Evénement | 11th International Work-Conference on on Artificial Neural Networks, IWANN 2011 - Torremolinos-Malaga, Espagne Durée: 8 juin 2011 → 10 juin 2011 |
Série de publications
| Nom | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) |
|---|---|
| nombre | PART 2 |
| Volume | 6692 LNCS |
| ISSN (imprimé) | 0302-9743 |
| ISSN (Electronique) | 1611-3349 |
Une conférence
| Une conférence | 11th International Work-Conference on on Artificial Neural Networks, IWANN 2011 |
|---|---|
| Pays/Territoire | Espagne |
| La ville | Torremolinos-Malaga |
| période | 8/06/11 → 10/06/11 |
SDG des Nations Unies
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SDG 3 Bonne santé et bien-être
Empreinte digitale
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