Visualiseringssystem fokuserar traditionellt på grafisk representation av information. De tenderar att inte tillhandahålla integrerade analytiska tjänster som skulle kunna hjälpa användarna att ta itu med komplexa uppgifter som rör kunskapsupptäckt. Användarnas utforskning i sådana miljöer hindras vanligtvis på grund av flera problem: 1) värdefull information är svår att upptäcka när för mycket data visualiseras på skärmen; 2) Användare måste hantera och organisera sina upptäckter offline, eftersom det inte finns någon mekanism för systematisk upptäckt hantering; 3) deras upptäckter baserade enbart på visuell utforskning kan sakna exakthet; och 4)de har ingen bekväm tillgång till den viktiga kunskap som andra användare lärt sig. För att ta itu med dessa problem har man insett att analytiska verktyg måste införas i visualiseringssystem. I detta dokument presenterar vi ett nytt analysstyrt prospekteringssystem, kallat Nugget Management System (NMS). Den utnyttjar den gemensamma ansträngningen av mänsklig begriplighet och maskinberäkningar för att underlätta användarnas visuella prospekteringsprocesser. Specifikt hjälper NMS först användare att extrahera värdefull information (nuggets) gömda i datauppsättningar baserat på deras intressen. Med tanke på att liknande nuggets kan återupptäckas av olika användare, NMS konsoliderar den nugget kandidat som sätts genom klusterering baserat på deras semantiska likhet. För att lösa problemet med felaktiga upptäckter, lokala data mining tekniker tillämpas för att förfina nuggets för att bäst representera de fångade mönster i dataset. Visualiseringstekniker används sedan för att presentera vår samlade nuggetpool och därmed skapa nugget-vyn. Baserat på nugget-vyn är interaktionstekniker utformade för att hjälpa användare att observera och organisera nuggets på ett mer intuitivt sätt och så småningom underlätta deras sense-making process. Vi integrerade NMS i XmdvTool, en freeware multivariat visualiseringssystem. Användarstudier utfördes för att jämföra användarnas effektivitet och noggrannhet i att avsluta uppgifter på verkliga datauppsättningar, med och utan hjälp av NMS. Våra användarstudier bekräftade NMS effektivitet.
Nugget Management System föreslås av Yang et al. REF gör det möjligt för användare att extrahera, förfina och registrera nuggets (undergrupper av multivariata data) med hjälp av automatiska analystekniker.
Managing discoveries in the visual analytics process
{'venue': 'SKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}