Under de senaste decennierna har elektronisk textinformation blivit världens största och viktigaste informationskälla. Dagliga tidningar, böcker, vetenskapliga och statliga publikationer, bloggar och privata meddelanden har vuxit till en källa till oändlig information och kunskap. Eftersom varken befintlig eller ny information kan läsas i sin helhet förlitar vi oss alltmer på datorer för att extrahera och visualisera meningsfulla eller intressanta ämnen och dokument från denna enorma informationsreservoar. I detta dokument utvidgar, förbättrar och kombinerar vi befintliga individuella strategier i en övergripande ram som stöder topologisk analys av högdimensionella dokumentpunktmoln som ges av den välkända metod för viktning av dokumenttid. Vi visar att traditionella avståndsbaserade tillvägagångssätt misslyckas i mycket högdimensionella utrymmen, och vi beskriver en förbättrad tvåstegsmetod för topologibaserade projektioner från det ursprungliga högdimensionella informationsutrymmet till både tvådimensionella (2-D) och tredimensionella (3-D) visualiseringar. För att visa att detta ramverk är korrekt och användbart jämför vi det med metoder som nyligen införts och tillämpar det på komplexa dokument och patentsamlingar.
Tekniken har utökats och tillämpats framgångsrikt i topologi-baserad projektion och visualisering av högdimensionella dokument punktmoln REF.
Two-stage framework for a topology-based projection and visualization of classified document collections
{'venue': '2010 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2010 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}