視覚解析学のための知識源の構造化と解析のための理論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Christino Leonardo; Rezaeipourfarsangi Sima; Milios Evangelos; Paulovich Fernando V.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212455031429 整理番号：22P0324082

視覚解析学のための知識源の構造化と解析のための理論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Theoretical Approach for Structuring and Analysing Knowledge Provenance for Visual Analytics

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年10月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Visual Analysis(VA)の主要な目標は,ユーザ誘導知識生成を可能にすることである。理論的VAは,VAツールの異なる側面がユーザ対話性を通して新しい洞察をもたらす方法を説明することを説明し,それはそれ自身が生殖または評価の追跡方法を通して捉えることができる。しかし,意図や洞察のようなユーザの思考プロセスを自動的に捉え,ユーザのインタラクションイベントとの連携は,主に無視されている。また,2種類の対話間捕獲は,典型的に曖昧で,混合された:事象のシーケンスを示す時間的側面,および状態空間内の状態のシーケンスとしてワークフローを説明する時間的側面。本研究では,知識モデリングの新しい集合-理論形式化を通してVAモデリング理論を実践する概念フレームワークであるVisual Analytics知識グラフ(VAKG)を提案した。VAツールからそのようなモデルを抽出することにより,VAKG構造はユーザ行動とその関連知識利得プロセスを記述する4方向時間知識グラフである。このような知識グラフは,ユーザ分析セッション中に手動または自動的に,グラフ解析法を用いて解析できる。VAKGは,比較ユーザ満足度,ツール有効性,および全体的ワークフロー欠点を知識グラフから抽出できる,テーブルとビジュアルテキストマイニングワークフローのモデリングと収集によって実証される。【JST・京大機械翻訳】

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人間機械系

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