TV-MV Analytics: A visual analytics framework to e... - BV FAPESP
Busca avançada
Ano de início
Entree
Conteúdo relacionado
(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

TV-MV Analytics: A visual analytics framework to explore time-varying multivariate data

Texto completo
Autor(es):
Soriano-Vargas, Aurea [1] ; Hamann, Bernd [2] ; de Oliveira, Maria Cristina F. [3]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Inst Comp, BR-13083872 Campinas, SP - Brazil
[2] Univ Calif Davis, Dept Comp Sci, Davis, CA 95616 - USA
[3] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: INFORMATION VISUALIZATION; v. 19, n. 1 JULY 2019.
Citações Web of Science: 0
Resumo

We present an integrated interactive framework for the visual analysis of time-varying multivariate data sets. As part of our research, we performed in-depth studies concerning the applicability of visualization techniques to obtain valuable insights. We consolidated the considered analysis and visualization methods in one framework, called TV-MV Analytics. TV-MV Analytics effectively combines visualization and data mining algorithms providing the following capabilities: (1) visual exploration of multivariate data at different temporal scales, and (2) a hierarchical small multiples visualization combined with interactive clustering and multidimensional projection to detect temporal relationships in the data. We demonstrate the value of our framework for specific scenarios, by studying three use cases that were validated and discussed with domain experts. (AU)

Processo FAPESP: 17/05838-3 - Visual analytics: aplicações e uma investigação conceitual
Beneficiário:Maria Cristina Ferreira de Oliveira
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
Processo FAPESP: 12/24537-0 - Visualização como apoio à identificação de atributos relevantes em dados multidimensionais variantes no tempo.
Beneficiário:Aurea Rossy Soriano Vargas
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 15/12831-0 - Visualização como apoio à identificação de atributos relevantes em dados multidimensionais variantes no tempo
Beneficiário:Aurea Rossy Soriano Vargas
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado