Análise de algoritmos de reordenação de matrizes baseados em binarização múltipla

• Processo: 15/00411-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2015
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Celmar Guimarães da Silva
• Beneficiário: Maressa Rodrigues da Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Visualização de informação Visualização de dados Matrizes Análise de algoritmos Metodologia e técnicas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Reordenação de Matrizes | Visualização de Informação | Visualização da Informação

Resumo

Matrizes são estruturas subjacentes a diferentes tipos de visualização de dados, como por exemplo heatmaps. Diferentes algoritmos possibilitam uma permutação automática de seus elementos para prover um melhor entendimento visual, procurando agrupar linhas e colunas similares e evidenciar padrões. Trabalhos anteriores utilizaram a ferramenta Matrix Reordering Analyzer (MRA) como apoio à criação de novos algoritmos de reordenação (MB e SMB, baseados em binarização múltipla de matrizes), e principalmente para a comparação da qualidade de reordenação e tempo de execução de diferentes algoritmos. As análises feitas sobre esses algoritmos indicaram bons resultados para reordenar matrizes cujos dados subjacentes seguem alguns dos padrões canônicos de dados definidos na literatura. Contudo, os algoritmos SMB e MB foram testados apenas com configurações fixas dos parâmetros dos padrões canônicos. Neste sentido, este projeto de pesquisa visa ampliar a análise dos resultados da aplicação dos métodos SMB e MB para reordenação de matrizes quantitativas geradas a partir de padrões canônicos de dados, considerando possíveis variações desses padrões. Além disto, este trabalho também visa adaptar a ferramenta MRA para geração automatizada de gráficos de experimentos de reordenação, que atualmente é feita com o auxílio de gerenciadores de planilhas.

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)

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)