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European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2011), Bruges : Belgique (2011)
Hierarchical clustering for graph visualization
Stéphan Clémençon 1, Hector De Arazoza 2, 3, Fabrice Rossi ( ) 1, Viet Chi Tran 3, 4
(04/2011)

This paper describes a graph visualization methodology based on hierarchical maximal modularity clustering, with interactive and significant coarsening and refining possibilities. An application of this method to HIV epidemic analysis in Cuba is outlined.
1 :  Laboratoire traitement et communication de l'information (LTCI)
CNRS : UMR5141 – Institut Télécom – Télécom ParisTech
2 :  Matematica y Computacion (MATCOM)
Universidad de La Habana
3 :  Laboratoire Paul Painlevé (LPP)
CNRS : UMR8524 – Université Lille 1 - Sciences et Technologies
4 :  Centre de Mathématiques Appliquées - Ecole Polytechnique (CMAP)
Polytechnique - X – CNRS : UMR7641
Statistiques/Applications

Sciences du Vivant/Santé publique et épidémiologie
visualization of large networks – HIV-AIDS epidemics – maximal modularity clustering
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