Utvinning av relevant och meningsfull information från multivariata eller högdimensionella data är ett utmanande problem. Ett skäl till detta är att antalet möjliga representationer, som kan innehålla relevant information, ökar exponentiellt med mängden datadimensioner. Dessutom är inte alla vyer från ett möjligt stort vyutrymme, potentiellt relevanta för en given analysuppgift eller användare. Focus+Context eller Semantic Zoom Interfaces kan i viss utsträckning hjälpa till att effektivt söka efter intressanta vyer eller datasegment, men de visar skalbarhetsproblem för mycket stora datamängder. Därför ställs användarna inför problemet att identifiera intressanta vyer, men den manuella utforskningen av hela vyutrymmet blir ineffektiv eller till och med ogenomförbar. Vissa kvalitetsmått har nyligen föreslagits för att identifiera potentiellt intressanta vyer, men dessa definieras ofta på ett heuristiskt sätt och tar inte hänsyn till applikationen eller användarsammanhanget. Vi introducerar ett ramverk för en återkopplingsdriven visningsprospektering, inspirerad av relevanta återkopplingsmetoder som används i informationsinsamling. Vår grundläggande idé är att användarna iterativt uttrycker sin uppfattning om intressanthet när de presenteras med kandidat åsikter. Från det uttrycket, en modell som representerar användarens preferenser, tränas och används för att rekommendera ytterligare intressanta vykandidater. Ett beslutsstödsystem övervakar prospekteringsprocessen och bedömer den relevanta sökprocessen för konvergens och stabilitet. Vi presenterar en omedelbar bild av vårt ramverk för utforskning av Scatter Plot Spaces baserat på visuella funktioner. Vi visar hur effektivt detta genomförande är genom en fallstudie av två verkliga datauppsättningar. Vi diskuterar också vårt ramverk i ljuset av designalternativ och påpekar dess användbarhet för utveckling av användar- och kontextberoende visuella prospekteringssystem.
Till exempel, i REF, författarna presentera en ram för en feedback-driven visning prospektering, inspirerad av relevans återkoppling metoder som används i Information Retrieval, som gör det möjligt att utforska stora flerdimensionella dataset med hjälp av visuella klassificeringar.
Feedback-driven interactive exploration of large multidimensional data supported by visual classifier
{'venue': '2014 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'journal': '2014 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}