Estratégias para apoiar a detecção de estruturas em visualizações multidimensionais perceptualmente sobrecarregadas

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Artero, Almir Olivette
• 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: Não disponível; Not available
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17112014-164313/

A disponibilização de técnicas efetivas para a Visualização Exploratória e Mineração Visual de conjuntos de dados volumosos e de alta dimensionalidade ainda representa um grande desafio para os pesquisadores. Apesar das muitas contribuições e dos avanços recentes, técnicas convencionais de visualização direta - em que cada elemento do conjunto de dados é mapeado em um elemento visual na tela - ainda são bastante limitadas nesse contexto. Neste trabalho técnicas de visualização exploratória foram revisitadas, e são enriquecidas com algumas estratégias que permitem gerar representações visuais mais efetivas para apoiar processos interativos de exploração de grandes conjuntos de dados de alta dimensionalidade. As técnicas introduzidas apresentam baixa complexidade computacional, de modo a não prejudicar ou inviabilizar a interação do usuário com as visualizações, na busca de padrões como agrupamentos e regiões de alta densidade nos dados, e podem ser caracterizadas como quatro contribuições distintas: (i) primeiramente, é apresentada uma nova técnica de visualização multi-dimensional, denominada VizJD, que projeta os dados em três dimensões espaciais e assim ameniza o efeito indesejado da excessiva sobreposição dos marcadores, típica de estratégias bidimensionais, como o RadViz e Star Coordinates, oferecendo uma alternativa de baixo custo para a projeção de dados multidimensionais no espaço 3D; (ii) técnicas de visualização direta, como Coordenadas Paralelas, RadViz e o próprio VizJD, são enriquecidas com informações de frequência e densidade computadas a partir dos dados, as quais são mapeadas visualmente buscando reduzir o efeito prejudicial de uma excessiva sobreposição dos marcadores, atenuar os efeitos indesejados da presença de ruído nos dados e ainda realçar a presença de padrões nos dados; (iii) é introduzido um procedimento interativo para apoiar a identificação de agrupamentos nos dados, o qual é apoiado nas visualizações enriquecidas com informação de frequência e densidade introduzidas anteriormente: (iv) finalmente, é apresentada uma estratégia simples para configurar a disposição dos atributos de dados mapeados na visualização, a qual resulta em visualizações de melhor qualidade e mais informativas no caso de dados de alta dimensionalidade. As propostas apresentadas são comparadas a trabalhos relacionados existentes na literatura, e avaliadas por meio de sua aplicação a vários conjuntos de dados reais e sintéticos, de vários tamanhos e dimensionalidades. Os resultados indicam que, apesar das estratégias propostas não eliminarem os problemas associados à oclusão e congestionamento visual na visualização de grandes conjuntos de dados, elas oferecem soluções efetivas e de baixo custo que ampliam a escalabilidade visual de técnicas tradicionais, viabilizando tarefas de exploração e mineração que seriam impossíveis, ou muito dificultadas, sem esses recursos.