结合视觉分析与基于内容的数据检索技术，实现高效数据分析。
摘要：交互式过滤是一种帮助视觉数据分析系统的最有用的技术之一。然而，可视化技术常常受到图形项的重叠和多个属性的复杂性的影响，使得可视选择变得低效。在这种情况下，数据可视化的好处无法完全观察到，因为图形项无法作为综合模式呈现出来。在这项工作中，我们提出了使用基于内容的数据检索技术与视觉分析相结合的方法。其思想是利用度量空间系统提供的相似性查询功能，根据用户引导和兴趣选择数据域的区域。之后，找到的数据将被馈送到多个可视化工作空间中，以便用户可以检查对应的数据集。我们的实验证明，这种方法可以将视觉分析过程分解为更小的问题（视图），而视图按照用户选择的相似性查询保持分析师的期望，改善了数据感知和分析可能性。我们的贡献介绍了一种原则，可以在各种可视化技术和系统中使用，该原则可以通过不同种类的集成可视化-度量空间以及不同的度量来扩展，扩大了在语义和可扩展性等方面的视觉数据分析的可能性。
作者：Jose Rodrigues, Luciana Romani, Agma Traina, Caetano Traina
论文ID：1506.07915
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2015-07-07