La visualización de grafos se ha aplicado con éxito en una amplia gama de problemas y aplicaciones. Aunque existen diferentes enfoques para crear representaciones visuales, la mayoría de ellos sufren de desorden cuando se enfrentan a muchos nodos y/o aristas. Entre las técnicas que abordan este problema, el agrupamiento de aristas ha logrado un éxito relativo en mejorar los diseños de nodos y enlaces al doblar y agregar aristas. A pesar de su éxito, la mayoría de los enfoques realizan el agrupamiento basado solo en información visual del espacio. No hay una conexión explícita entre la representación visual agrupada producida y los datos subyacentes (atributos de aristas o vértices). En este documento, presentamos una nueva técnica de agrupamiento de aristas, llamada, para abordar este problema. Nuestro método crea una jerarquía de similitud basada en una partición multinivel de los datos, agrupando aristas considerando la similitud entre nodos para guiar el agrupamiento. Las nuevas características introducidas por SDEB se exploran en diferentes escenarios de aplicación, desde la visualización de grafos dinámicos hasta la exploración multinivel. Nuestros resultados confirman que SDEB produce diseños que siguen consistentemente las relaciones de similitud encontradas en los datos del grafo, lo que resulta en presentaciones semánticamente más ricas y menos desordenadas que el estado del arte.