Moderna visuella analysverktyg främjar människa-in-the-loop analys men är begränsade i sin förmåga att styra användaren mot intressanta och lovande riktningar för studier. Detta problem är särskilt akut när analysuppgiften är undersökande till sin natur, t.ex. upptäckten av potentiellt samordnade relationer i massiva textdatauppsättningar. Sådana uppgifter är mycket vanliga inom områden som underrättelseanalys och säkerhetsteknik där målet är att avslöja överraskande koalitioner överbrygga flera typer av relationer. Vi introducerar nya maximal entropi modeller för att upptäcka överraskande kedjor av relationer som utnyttjar räkna data om entitetsförekomster i dokument. Dessa modeller är inbäddade i ett visuellt analyssystem som kallas MERCER (Maximum Entropy Relational Chain ExploRer) som behandlar relationsbuntar som förstklassiga objekt och riktar användaren mot lovande linjer av förfrågan. Vi visar hur användarens input på ett klokt sätt kan styra analysen mot giltiga slutsatser, medan ett rent algoritmiskt tillvägagångssätt kan ledas vilse. Experimentella resultat på både syntetiska och verkliga dataset från underrättelsetjänsten presenteras. H. Wu m.fl. Ostrukturerad undersökning av relationer från stora textdataset är ett avgörande problem inom många tillämpningsområden, till exempel underrättelseanalys, biomedicinsk upptäckt, analys av juridiska uppgifter och åsikter. Dagens toppmoderna teknik omfattar två breda teknikklasser. Visuella analysverktyg, till exempel Jigsaw [47], stöder utforskandet av relationer som utvunnits ur stora textdatauppsättningar. Medan de främjar människa-in-the-loop analys, identifiera lovande leder till utforska lämnas till kreativiteten hos användaren. I andra änden av spektrumet, text relation prospektering tekniker som berättande [21] ger intressanta artefakter (t.ex., berättelser och sammanfattningar) för analys men är begränsade i sin förmåga att införliva användarinput för att styra upptäcktsprocessen. Vårt mål här är att genomföra en sammanslagning av algoritmiska och människodrivna tekniker för att stödja upptäckten av samordnade relationskedjor från dokumentsamlingar. Ett samordnat förhållande (även kallat bicluster) är ett där en grupp av enheter är närstående till en annan grupp av enheter via ett gemensamt förhållande. Det är alltså en generalisering av en relationsinstans. En kedja av sådana samordnade relationer gör det möjligt för oss att bunta ihop grupper av enheter över olika områden och relatera dem genom en rad enskilda relationer. Den primära artefakten av intresse är alltså kedjor som sammanfattar hur enheter i en dokumentsamling är relaterade. Vi introducerar nya maximal entropi (MaxEnt) modeller för att identifiera överraskande kedjor av intresse och ranka dem för inspektion av användaren. I underrättelseanalys, kan sådana kedjor avslöja hur hittills osammanhängande människor eller platser är relaterade genom en sekvens av mellanhänder. Vid biomedicinsk upptäckt kan sådana kedjor avslöja hur proteiner som är involverade i olika vägar är relaterade genom cross-talk via andra proteiner eller signalerande molekyler. I juridiska uppgifter kan man använda kedjor för att avgöra hur motiveringarna till domstolens åsikter varierar under årens lopp och betonas av den underförstådda företrädesstrukturen i rättshistorien. Som visas i figur 1 (vänster) föreslår vi ett interaktivt tillvägagångssätt där användarens feedback vävs i varje steg och används för att rangordna de mest intressanta kedjorna för vidare undersökning. Sådana återkopplingar från användare beaktas också av algoritmen för ytterligare undersökningar av uppgifterna. Vi kommer att visa genom fallstudier hur ett sådant tillvägagångssätt får användarna att nå sina avsedda mål jämfört med ett rent algoritmiskt tillvägagångssätt (figur 1 (höger). Det arbete som presenteras här är implementerat i ett system-Maximum Entropy Relational Chain ExploRer (MERCER) som använder en mängd olika visuella prospekteringsstrategier och algoritmiska medel för att främja användarprospektering. Våra viktigaste bidrag är följande: (1) MERCER är ett äktenskap mellan två av våra tidigare verk [51, 61] men överträffar hjärtats tillstånd i dessa tidningar på betydande, ortogonala, sätt. Mercer är en betydande förbättring jämfört med det arbete som lagts fram av Sun et al. [51] eftersom författarna endast ger stöd för manuell undersökning av samordnade relationer. Mercer är också en betydande förbättring jämfört med det arbete som lagts fram av Wu et al. [61] eftersom detta arbete endast presenterar metoder för att rangordna kedjor med en binär MaxEnt modell medan MERCER introducerar mer allmänna MaxEnt metoder för verkligt värderade data. (2) Vi presenterar två vägstrategier (fullständig väg och stegvis) för att hjälpa till att analysera datauppsättningar. Med hjälp av våra föreslagna MaxEnt modeller upptäcker hela vägen strategin de mest överraskande biklusterkedjor från alla möjliga kedjor med en analytiker-vald bikluster. Den stegvisa strategin utvärderar biclusters angränsande en användarspecificerad en, och prioriterar eventuell ansluten information med de aktuella bitarna under utredning. Båda strategierna leder analytiker att avslöja dolda tomter med överraskande relationsmönster. (3) Vi beskriver nya visuella kodningar och sammanfattningar samt detaljerade vyer för att stödja användarstyrd undersökning av samordnade relationer i massiva datauppsättningar. Förutom grundläggande färgkodningar (t.ex. anslutningsorienterad färgläggning [51]), erbjuder MERCER färgläggning
REF föreslog ett visuellt analyssystem kallat MERCER (Maximum Entropy Relational Chain ExploRer), utformat för att hjälpa en användare att upptäcka intressanta relationer, t.ex. i stora textdatauppsättningar.
Interactive Discovery of Coordinated Relationship Chains with Maximum Entropy Models
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}