Sobre coleções e aspectos de centralidade em dados multidimensionais

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Oliveira, Douglas Cedrim
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Data-depth fuctions; Dimensionality reduction; Estatística não-paramétrica; Funções de profundidade de dados; Information visualization; Medidas de qualidade; Multidimensional projection; Non-parametric statistics; Nuvens de palavras; Projeção multidimensional; Quality measures; Redução de dimensionalidade; Text visualization; Visualização da informação; Visualização de texto; Word clouds
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20102016-142515/

A análise de dados multidimensionais tem sido por muitos anos tópico de contínua investigação e uma das razões se deve ao fato desse tipo de dados ser encontrado em diversas áreas da ciência. Uma tarefa comum ao se analisar esse tipo de dados é a investigação de padrões pela interação em projeções multidimensionais dos dados para o espaço visual. O entendimento da relação entre as características do conjunto de dados (dataset) e a técnica utilizada para se obter uma representação visual desse dataset é de fundamental importância uma vez que esse entendimento pode fornecer uma melhor intuição a respeito do que se esperar da projeção. Por isso motivado, no presente trabalho investiga-se alguns aspectos de centralidade dos dados em dois cenários distintos: coleções de documentos com grafos de coautoria; dados multidimensionais mais gerais. No primeiro cenário, o dado multidimensional que representa os documentos possui informações mais específicas, o que possibilita a combinação de diferentes aspectos para analisá-los de forma sumarizada, bem como a noção de centralidade e relevância dentro da coleção. Isso é levado em consideração para propor uma metáfora visual combinada que possibilite a exploração de toda a coleção, bem como de documentos individuais. No segundo cenário, de dados multidimensionais gerais, assume-se que tais informações não estão disponíveis. Ainda assim, utilizando um conceito de estatística não-paramétrica, deno- minado funções de profundidade de dados (data-depth functions), é feita a avaliação da ação de técnicas de projeção multidimensionais sobre os dados, possibilitando entender como suas medidas de profundidade (centralidade) foram alteradas ao longo do processo, definindo uma também medida de qualidade para projeções.