Empregando Técnicas de Agrupamento de Arestas para Suporte a Identificação de Padrões e Tendências em Projeções Multi-dimensionais Variantes no Tempo

• Processo: 10/15529-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2010
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fernando Vieira Paulovich
• Beneficiário: Gabriel Dias Cantareira
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Computação gráfica Visualização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dados variantes no tempo | Projeções multi-dimensionais | Visualização | Computação Gráfica

Resumo

Com o crescimento tanto da quantidade quanto da complexidade dos dados gerados e armazenados atualmente, a necessidade de técnicas de apoio a interpretação e exploração desses é cada vez mais evidente. Nesse sentido, as técnicas de visualização de informação têm se mostrado bastante promissoras por possibilitarem que a habilidade visual humana seja empregada nesse processo. Dentre as abordagens de visualização disponíveis, as técnicas de projeção multi-dimensional tem se mostrado bastante eficientes para a exploração das relações de similaridade entre instâncias de dados. Recentemente, publicamos uma técnica de projeção, denominada Partial-Linear Multidimensional Projetion (PLMP), que além de conseguir projetar grandes massas de dados, também consegue lidar com um fator de alta-complexidade para sua interpretação: a variação temporal.Apesar dessa técnica atingir seu propósito, ainda é muito difícil a interpretação das representações gráficas geradas. Assim, esse projeto de iniciação científica propõe o desenvolvimento de uma nova abordagem baseada no conceito de técnicas de agrupamento de arestas a fim de facilitar a interpretação de projeções multi-dimensionais variantes no tempo, possibilitando a identificação de tendências e padrões dinâmicos, o que, com a representação gráfica vigente, é uma tarefa difícil de ser realizada.