主観的フィードバックによる対話型視覚データ探索:情報理論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Puolamaeki Kai; Oikarinen Emilia; Kang Bo; Lijffijt Jefrey; De Bie Tijl

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219352833459 整理番号：21P0005317

主観的フィードバックによる対話型視覚データ探索:情報理論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Interactive Visual Data Exploration with Subjective Feedback: An Information-Theoretic Approach

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発行年： 2017年10月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2017年10月23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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

高次元実数値データセットの視覚探査は,探索データ解析(EDA)における基本的タスクである。既存の方法は,データの表現を選択するためにあらかじめ定義された基準を使用する。(i)データから学習されたユーザから,そして(ii)まだ知らないパターンを示す方法の欠如がある。同定パターンがシステムに対する知識として入力できる理論モデルを構築した。ここでの知識構文は直感的であり,例えば「点集合」はクラスタを形成し,数学の知識を必要としない。この背景知識を用いて,データの最大エントロピー分布を見出し,その後,システムがデータおよび最大エントロピー分布が最も異なるユーザデータ投影を提供し,従って,ユーザの現在の知識を与える最大情報であるデータのユーザ側面を示した。これらの概念を実証するために,調整された対話型可視化を有するオープンソースEDAシステムを提供した。システムの性能を研究し,合成データと実データの両方に対する使用事例を示した。モデルとプロトタイプシステムは,ユーザが様々なデータソースから効率的に情報を学習することを可能にし,システムが実際に十分に高速に働くことを見出した。ユーザにより観測されたパターンが,制約として定式化される,探索データ解析への情報理論的アプローチが,EDAシステムを構築するための原理的,直感的,および効率的基礎を与えると結論づける。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 情報処理一般

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