Múltiplas visões coordenadas baseadas em similaridade e diversidade

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Correia, Thaisa Aline Bezerra
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Visualização da informação; Múltiplas visões coordenadas.; Similaridade; Diversidade; Information visualization; Coordinated and multiple views; Similarity; Diversity.
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/180785

Com o avanço da tecnologia, o volume e as dimensões de dados provenientes de diferentes naturezas tem aumentado consideravelmente. Nesse cenário, diversas técnicas de visualização de informação, que abordam diferentes tipos, estruturações e dimensionalidades de dados, têm surgido e obtido destaque, apoiando diversas áreas do conhecimento, por meio de representações gráficas que oferecem uma visão ampla e geral dos dados, permitindo a sua análise e compreensão de maneira eficiente. Dessa maneira, Múltiplas Visões Coordenadas têm sido utilizada para tratar a conexão entre as diferentes técnicas de visualização, permitindo associá-las e manipulá-las mais produtivamente, ampliando a percepção do usuário em relação ao conjunto de dados, seus relacionamentos e significados. Neste trabalho, são desenvolvidas novas técnicas de coordenação, sobretudo para dados complexos, aplicando o conceito de similaridade, que permite comparar dados mediante o seu conteúdo, e de diversidade, que na recuperação de dados por similaridade, coopera para que o conjunto de resposta seja relevante e efetivo para o usuário, acrescentando um nível de diversificação entre eles. Por meio da coordenação entre as visões é possível analisar as técnicas de diversidade diretamente nas representações gráficas, verificando os conjuntos de dados como um todo e a vizinhança de seus elementos, apoiando a tarefa de definição de um parâmetro de diversificação adequado. Também são apresentados os experimentos realizados em cenários distintos, aplicando diferentes conjunto de dados, métricas de distância e parâmetros de diversidade, para a análise e comparação das técnicas, de acordo com a resposta alcançada e no contexto exploratório da coordenação entre as visões.