Um Ambiente para Recomendação de Técnicas de Visualização de Informação
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Informações:
Publicações do PESC
O crescimento e a disseminação das tecnologias de informação e comunicação geram uma quantidade de informações cada vez maior e mais complexa para o usuário. Neste cenário, as técnicas de Visualização de Informação podem ser importantes ferramentas para auxiliar o usuário na análise e utilização dos dados. No entanto, atualmente, é notável a diversidade de possibilidades para gerar representações visuais. Essa grande variedade de técnicas de visualização dificulta a escolha da técnica mais apropriada para a representação dos dados. A proposta desta dissertação é construir uma ferramenta que auxilie o usuário na seleção e criação de visualizações através da recomendação. Para construir a ferramenta, primeiro foi realizado um estudo para elaborar um conjunto de regras para recomendação de técnicas de visualização de informação considerando as características dos dados e a tarefa que o usuário pretende realizar a partir da visualização. Em seguida, este conjunto foi refinado através da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. O algoritmo C4.5 (QUINLAN, 1993) (um algoritmo de árvore de decisão) obteve o melhor desempenho na classificação das regras e foi escolhido como o algoritmo da ferramenta de recomendação. Por fim, a ferramenta foi avaliada através de um estudo de caso com usuários. Os resultados mostraram que a abordagem de recomendação (através da classificação das técnicas de visualização) pode auxiliar os usuários na criação do gráfico mais adequado para seus dados e para a tarefa que deseja realizar.
The growth and spread of information and communication technologies generate an increasingly large and more complex amount of information to the user. In this scenario, information visualization techniques can be important tools in assisting users in analysis and use of data. Currently, there is a great variety of information visualization techniques, which complicates the process of choosing the most appropriate technique to represent data. The purpose of this dissertation is to build a tool that assists the user in selecting and creating visualizations through recommendation. To build the tool, first a study was conducted to develop a set of rules for the recommendation of information visualization techniques, by considering the characteristics of the data sets and the tasks the user intends to accomplish from visualization. Then this set was refined by applying machine learning techniques. The C4.5 algorithm (QUINLAN, 1993) (a decision tree algorithm) achieved the best performance in the classification of rules and it was chosen as the algorithm recommendation tool. Finally, the tool was evaluated through a case study with users. The results show that the recommendation approach (by classification of visualization techniques) can assist users in creating the most appropriate chart for your data and for the task you want to accomplish.