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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Dalhousie University | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.creator | Marcílio-Jr, Wilson E. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Eler, Danilo M. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Paulovich, Fernando V. | - |
Autor(es): dc.creator | Rodrigues-Jr, José F. | - |
Autor(es): dc.creator | Artero, Almir O. [UNESP] | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T22:09:46Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T22:09:46Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-07-15 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100239 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/221779 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/221779 | - |
Descrição: dc.description | In exploratory tasks involving high-dimensional datasets, dimensionality reduction (DR) techniques help analysts to discover patterns and other useful information. Although scatter plot representations of DR results allow for cluster identification and similarity analysis, such a visual metaphor presents problems when the number of instances of the dataset increases, resulting in cluttered visualizations. In this work, we propose a scatter plot-based multilevel approach to display DR results and address clutter-related problems when visualizing large datasets, together with the definition of a methodology to use focus+context interaction on non-hierarchical embeddings. The proposed technique, called ExplorerTree, uses a sampling selection technique on scatter plots to reduce visual clutter and guide users through exploratory tasks. We demonstrate ExplorerTree's effectiveness through a use case, where we visually explore activation images of the convolutional layers of a neural network. Finally, we also conducted a user experiment to evaluate ExplorerTree's ability to convey embedding structures using different sampling strategies. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Sciences and Technology São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Computer Science Dalhousie University | - |
Descrição: dc.description | Institute of Mathematics and Computer Sciences University of São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Faculty of Sciences and Technology São Paulo State University (UNESP) | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2016/11707-6 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2017/17450-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2018/17881-3 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2018/25755-8 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Big Data Research | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dimensionality reduction | - |
Palavras-chave: dc.subject | Focus+context | - |
Palavras-chave: dc.subject | Scatter-plot | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visualization | - |
Título: dc.title | ExplorerTree: A Focus+Context Exploration Approach for 2D Embeddings | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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