Reordering - Otimização de técnicas de reordenação de representações visuais de dados

• Processo: 15/14854-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2016
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Celmar Guimarães da Silva
• Beneficiário: Celmar Guimarães da Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Visualização de informação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Reordenação de Matrizes | Seriação | Visualização de Informação | Visualização de Informação

Resumo

A representação de conjuntos de dados por meio de gráficos interativos pode apoiar o seu entendimento e a tomada de decisão neles baseada. Visando melhorar a compreensão do usuário sobre os dados por eles apresentados, gráficos baseados em eixos (como heatmaps, gráficos de coordenadas paralelas e representações de técnicas baseadas em pixel) podem reordenar os elementos em cada eixo e evidenciar padrões e tendências potencialmente ocultos nos conjuntos de dados. Dentre os diversos métodos para reordenação, destaca-se a utilização de métodos baseados em árvores PQR, aplicáveis a heatmaps. Essa classe de métodos, contudo, ainda não foi aplicada a tabelas de dados multidimensionais, foi pouco estudada quanto à reordenação de matrizes de proximidade (1-mode), e carece de análises quanto à escalabilidade referente ao número de tuplas suportadas. Adicionalmente, não foi aplicada a outros gráficos baseados em eixos. Portanto, este projeto é parte de uma pesquisa maior que visa aprimorar algoritmos de reordenação de estruturas visuais, baseados em árvores PQR, tornando-os aplicáveis a diferentes tipos de representações visuais multidimensionais, visando superar o desempenho de outros algoritmos de reordenação em critérios como otimização de funções de avaliação e tempo de execução. Este projeto, em particular, foca-se em reordenação de matrizes, dado que elas são a base para a construção de heatmaps. Espera-se alcançar a superação desejada baseando-se em aprimoramentos do algoritmo SMB (Smoothed Multiple Binarization), que utiliza árvores PQR, suavização e análise de vetores de características de conjuntos de dados. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DE OLIVEIRA, MAURICIO ROSSI; DA SILVA, CELMAR GUIMARAES; LINSEN, L; TELEA, A; BRAZ, J. Adapting Heuristic Evaluation to Information Visualization A Method for Defining a Heuristic Set by Heuristic Grouping. PROCEEDINGS OF THE 12TH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON COMPUTER VISION, IMAGING AND COMPUTER GRAPHICS THEORY AND APPLICATIONS (VISIGRAPP 2017), VOL 3, v. N/A, p. 8-pg., 2017-01-01. (15/14854-7)

DA SILVA, CELMAR GUIMARAES; MEDINA, BRUNO FIGUEIREDO; DA SILVA, MARESSA RODRIGUES; KAWAKAMI, WILLIAN HITOSHI; NAVES ROCHA, MIGUEL MECHI. A fast feature vector approach for revealing simplex and equi-correlation data patterns in reorderable matrices. INFORMATION VISUALIZATION, v. 16, n. 4, p. 261-274, OCT 2017. (15/14854-7, 14/11186-0, 15/00411-6)