| Processo: | 07/04241-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2007 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2010 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Rosane Minghim |
| Beneficiário: | Danilo Medeiros Eler |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Visualização |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | mineração visual de dados | Mineração Visual de Textos | Visualização | Mineração Visual de dados |
Resumo O presente trabalho prevê a extensão de um arcabouço mineração visual de conjuntos de documentos, desenvolvido nos último 3 anos, dentro de um projeto de visualização de informação mais amplo.A abordagem adotada até o momento prevê, além de outras funcionalidades que apoiam a interpretação de conjuntos de documents, a criação de visualizações que mapeiam conjuntos de documentos no plano através de projeções ou de abordagens de posicionamento no plano baseadas em árvores de similaridades. Um sistema existe para apoiar todas as fases da criação desses mapas de documentos. Entretanto, é praticamente consenso nas áreas de visualização e de analítica visual (visual analytics) que múltiplas visões somente não permitem ao analista um entendimento completo dos dados. Uma abordagem de coordenação entre as múltipas visões é necessária. No caso de mapeamentos visuais de texto existe muito pouco desenvolvimento de ferramentas de coordenação, em particular em abordagens que envolvem aspectos de mineração (por exemplo, extração de tópicos), como é o nosso caso. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma metodologia para coordenação entre múltiplas visualizaçõs para mapas de documentos, sua implementação no arcabouço anteriormente desenvolvido para mineração visual de textos, chamado Projection Explorer (PEx), e sua avaliação com relação a conjuntos de dados diversificados. | |
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