Vi beskriver en Visual Analytics (VA)-infrastruktur, baserad på tekniker inom maskininlärning och logikbaserat avdragstänkande som ska hjälpa analytiker att förstå stora, komplexa datamängder genom att underlätta generering och validering av modeller som representerar relationer i data. Vi använder Logic Programming (LP) som det underliggande datormaskineriet för att koda relationerna som regler och fakta och beräkna med dem. En unik aspekt av vårt tillvägagångssätt är att LP-reglerna automatiskt lärs ut med hjälp av induktiv logisk programmering, från exempel på data som analytikern anser intressanta när man tittar på data i det högdimensionella visualiseringsgränssnittet. Med hjälp av detta system kommer analytiker att kunna konstruera modeller av godtyckliga relationer i data, utforska data för scenarier som passar modellen, förfina modellen vid behov, och fråga modellen för att automatiskt analysera inkommande (framtida) data som uppvisar kodade relationer. Med andra ord kommer den att stödja både modelldriven dataprospektering och datadriven modellutveckling. Ännu viktigare, genom att bygga modeller på tekniker från maskininlärning och logikbaserat avdrag, kommer VA-processen att vara både flexibel när det gäller att modellera godtyckliga, användardrivna relationer i data samt lätt skala över olika datadomäner.  Moderna företag, vare sig det gäller handel, regering, vetenskap, ingenjörsvetenskap eller medicin, måste klara av omfattande mängder av data. Effektivt beslutsfattande baserat på stora, dynamiska datauppsättningar med många parametrar kräver en konceptuell förståelse av data på hög nivå. Att förvärva en sådan förståelse är ett svårt problem, särskilt i närvaro av ofullständiga, inkonsekventa och bullriga data som erhållits från olika verkliga källor. För att göra framsteg med detta problem måste man dra nytta av datormaskinernas kompletterande styrkor och den mänskliga insikten. Att erkänna denna lovande synergi mellan människa och dator, Visual Analytics (VA), definierad som vetenskapen om analytiskt resonemang som underlättas av interaktiva visuella gränssnitt [22], har blivit en viktig drivkraft för utvecklingen. Den försöker engagera den mänskliga hjärnans snabba visuella kretsar för att snabbt hitta relationer i komplexa data, utlösa kreativa tankar och använda dessa element för att styra de underliggande analysprocesserna mot utvinning av ny information för ytterligare insikt. VA har omfattande tillämpningar, som t.ex. säkerhet i hemlandet, finansbranschen och internetsäkerhet. Forskningsdokument och verktyg relaterade till VA börjar dyka upp (se t.ex. Hittills har dock tyngdpunkten i VA främst legat på visualisering, datahantering och användargränssnitt (se t.ex. [5] och annat arbete som nämns nedan. När det gäller analytisk databehandling har VA-forskningen främst fokuserat på relativt låga uppgifter, såsom bild [24] och video [12] analys och databasverksamhet [21]. I dagens VA-system är det den mänskliga analytikern som utför själva resonemanget och abstraktionen. Det är uppenbart att denna typ av arbetsflöde är av begränsad skalbarhet när det gäller resonemangskedjans komplexitet. Även om det nyligen har gjorts lovande arbete om explicit kunskapshantering [25], har detta system främst utformats för att hjälpa användare att forma och hålla reda på nya insikter, men inte för att härleda modeller på högre nivå från data. I detta dokument presenterar vi ett ramverk som gör det möjligt för mänskliga analytiker att lasta av en del av resonemanget till en beräkningsanalytiker. Samarbete med denna maskin agent sker genom att peka ut intressanta datamönster som upptäckts i det visuella gränssnittet. Den VA-infrastruktur vi beskriver bygger på tekniker inom maskininlärning och logikbaserat avdragstänkande. De hjälper analytiker att förstå stora datamängder genom att underlätta generering och validering av modeller som representerar samband i data. Genom att bygga modeller på tekniker från maskininlärning och logikbaserat avdrag, kommer VA-processen både att vara flexibel när det gäller att modellera godtyckliga, användardrivna relationer i data och den kommer enkelt att skala över olika datadomäner. Att lokalisera mönster i högdimensionellt utrymme via visuell inspektion kan vara utmanande. Metoden för parallella koordinater (PC) [8], som har sett olika förbättringar under de senaste åren (se t.ex. [17] ), kartlägger en högdimensionell punkt i en styckevis linjär linje som spänner över de vertikala dimensionsaxlarna. Med PC kan kluster isoleras genom att borsta lämpliga dataaxlar. Det finns dock vissa gränser för klusterens rumsliga komplexitet. Scatter-plotter, å andra sidan, ger ett intuitivt sätt att observera möjligen godtyckligt komplexa relationer. I de flesta tillämpningar är dock spridningsytor begränsade till projektioner på två dataaxlar åt gången, och för att kunna se förhållanden med högre ordning som spänner över mer än två dimensioner, måste de tillhörande projektionerna serievisas, betraktas som en matris eller staplas [10]. Vi söker ett visuellt gränssnitt som tillåter användare att peka ut godtyckliga högdimensionella mönster på ett mer direkt sätt. Ett tidigt högdimensionellt prospekteringsparadigm som ger en kombinerad spridning av ett godtyckligt antal variabler är Grand Tour (GT) [2], som är en del av GGobi paketet [19]. Användaren vägleds genom hyperrymd längs en bana som bestäms längs vägen genom att välja maximum av en given projektion jakt metrisk. Användaren stannar när den aktuella utsiktspunkten är den lokala maxgränsen för detta mätvärde. När du reser visar användaren prognoser (i form av spridningsytor) av data på ett 2D-hyperplane. I GT den rörelse parallax som är resultatet av den snabba men
Vårt eget arbete med Model-Driven Visual Analytics REF beskriver ett visuellt analyssystem för högdimensionell dataanalys.
Model-driven Visual Analytics
{'venue': '2008 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2008 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}