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J-GLOBAL ID：202202249255645252   整理番号：22A0981633

並列軸を用いた対話型視覚解析におけるデータ型不均一性の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating Data-type Heterogeneity in Interactive Visual Analyses with Parallel Axes

著者 (2件)： Matute Jose (University of Muenster, Muenster, Germany) ,  Linsen Lars (University of Muenster, Muenster, Germany)
資料名： Computer Graphics Forum  (Computer Graphics Forum)
巻： 41  号： 1  ページ： 335-349  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1703A  ISSN： 0167-7055  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多次元データの対話型視覚解析のための並列軸の応用は,広く使われている概念である。多次元データセットは本質的に不均一であるが,即ち,データ項目は,数値およびカテゴリー(順序を含む)属性値を含み,並列軸の使用は,しばしば,数値またはカテゴリー属性のいずれかを仮定する。並列座標とそれらの多様な拡張は,数値データ,並列集合,および関連方法に焦点を合わせている。両概念は,不均一データ表示を可能にするが,並列座標におけるカテゴリーと並列集合における連続範囲の離散化を表現するための明確な戦略は定義されていない。実際には,前処理段階としての型変換が,数値およびカテゴリーデータ可視化の協調した見解と同様に使用できる。質問確率ベースイベントに対するカテゴリと数値次元の相互作用に関して,従来と最先端の手法を評価した。また,カテゴリと数値軸間の新しいインタフェイスを持つ不均一並列座標/Parallel集合アプローチに対して比較した。数値軸表現にカテゴリデータをマッピングするためのアプローチが,多重事象シナリオにおけるハイブリッドアプローチよりも,確率ベース質問とより高い応答時間の回答において,より低い精度に導くことを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  相互作用 ,  表現 ,  カテゴリー ,  *データ ,  可視化 ,  座標 ,  多重化 ,  集合 ,  *データ型 ,  属性
準シソーラス用語： 離散化 ,  *対話型 ,  データ可視化 ,  多次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 情報の可視化 ,  視覚解析 ,  可視化 ,  ユーザ研究 ,  相互作用

分類 (5件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 対話型 ,  視覚 ,  解析 ,  データ型 ,  不均一性 ,  評価