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Visualização da Informação. Ana Cecília - [email protected] Iandé Coutinho – [email protected] Érick Gomes [email protected] 04/11/2008. Agenda. Visualização de Informação Processo de Geração de Visualização Redução de Dimensionalidade – PCA Ferramenta PEX. Recuperação de Informação

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Presentation Transcript
Visualiza o da informa o

Visualização da Informação

Ana Cecília - [email protected]

Iandé Coutinho – [email protected]

Érick Gomes [email protected]

04/11/2008

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Agenda
Agenda

Visualização de Informação

Processo de Geração de Visualização

Redução de Dimensionalidade – PCA

Ferramenta PEX

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Recupera o da informa o
Recuperação da informação

  • Tradicionalmente:

  • Baseado em palavra-chave

  • Limitação de exibição:

    • Apresentação do resultado por lista linear

    • Relacionamentos entre os documentos não é ilustrado

    • Sem interação do usuário 

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Recupera o da informa o1
Recuperação da informação

  • Ex: Usuários realizando buscas na Internet obtêm facilmente um volume enorme de informações

    • Dificuldades de selecionar as informações relevantes

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Recupera o da informa o2
Recuperação da informação

  • Como melhorar a exibição dos resultados?

  • Visualização da informação!

    • Segundo Card, a Visualização de Informação é o uso de representação visual, interativa e suportada por computador, de dados abstratos para ampliar a cognição.

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o da informa o1
Visualização da Informação

  • Por que visualização?

    • Informações representadas graficamente tendem a ser processadas de maneira mais automática pela visão.

    • Aumenta a percepção do usuário

    • Aumenta o processo de cognição e inferência

    • Fornece navegação sobre os dados

      • obtenção de uma visão geral

      • visão detalhada (zooming, filtragem)

      • identificação de relacionamentos

      • Identificação de padrões

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o da informa o2
Visualização da Informação

  • Por que visualização?

  • A visualização de informações permite a apresentação de dados em formas gráficas de modo que o usuário possa utilizar sua percepção visual para melhor analisar e compreender as informações

    • Análise de dados realizada com mecanismos computacionais, mas também recursos da visão e da cognição humana.

Recuperação de Informação

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Exemplo
Exemplo

  • Densidade populacional Americana:

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o em ri
Visualização em RI

  • Procura transformar em uma representação gráfica e interativa um conjunto de dados brutos.

  • Processo de Visualização em RI

    • Transformar dados brutos em estruturas visuais

    • Projetar uma informação no espaço

    • Informações organizadas têm estruturas espaciais intrínsecas:

      • EX: relações semânticas entre os objetos (matriz de similaridade)

Recuperação de Informação

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Processo de visualiza o em ri1
Processo de Visualização em RI

Dados brutos: dados coletados sobre a situação a ser estudada, a partir dos quais se deseja obter as informações

A coleta pode ser feita por :

sistemas computacionais

Por diferentes dispositivos como sensores e câmeras

manualmente pelo próprio indivíduo.


Processo de visualiza o em ri2
Processo de Visualização em RI

  • O conjunto de dados brutos coletados pode ser heterogêneo, contendo:

  • datas, medidas, quantidades, códigos, descrições, coordenadas espaciais, imagens, vídeos,

  • arquivos diversos, endereços de sites da Internet, entre outros.

Recuperação de Informação

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Gera o do processo de visualiza o
Geração do processo de Visualização

  • Transformação dos dados: Tratamento dos dados coletados

  • Dados coletados podem estar dispersos e sem relacionamento aparente

    • Organização do dados coletados de forma a oferecerpossibilidade de obter informação

    • informação obtida através de consulta e comparação de entidades similares, de suas características e dos relacionamentos entre diferentes entidades

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Gera o do processo de visualiza o1
Geração do processo de Visualização

  • Transformação dos dados:

    • ordenação, cálculo de médias e classificação de características são algumas operações que podem ser aplicadas sobre as estruturas de dados obtidas.

    • permitem classificar e agregar entidades que compartilham características semelhantes, possibilitando a sumarização e abstração do conjunto de dados coletado

Recuperação de Informação

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Gera o do processo de visualiza o2
Geração do processo de Visualização

  • Estruturas visuais:

  • Mapeamento visual

    • Definição do modo como as estruturas de dados são transformadas em estruturas visuais

    • Leva em conta quais as características dos dados a serem representados, das propriedades visuais que podem ser usadas para representar esses dados

    • interface humano-computador envolvida no processo (no caso, a tela de exibição dos dados e os dispositivos de recebimento de interações do usuário),

  • visão e cognição humana

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Gera o do processo de visualiza o3
Geração do processo de Visualização

  • Estruturas visuais:

    • O mapeamento visual dos dados estabelece como cada atributo será representado, ou seja, quais propriedades gráficas e espaciais podem ser utilizadas para sua representação.

Recuperação de Informação

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Gera o do processo de visualiza o4
Geração do processo de Visualização

  • Estruturas visuais:

    • Propriedades gráficas

Recuperação de Informação

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Gera o do processo de visualiza o5
Geração do processo de Visualização

  • Técnicas de visualização ou espacialização dos dados:

  • Qual técnica de visualização deve ser empregada?

  • Dependente do tipo de informação

  • Técnicas podem ser:

  • Unidimensionais (1D)

  • Temporais

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Gera o do processo de visualiza o6
Geração do processo de Visualização

  • Técnicas podem ser: 

    • Bidimensionais (2D)

    • Tridimensionais (3D)

    • Multidimensionais (nD) (Uso de PCA para reduzir dimensões),

    • Dirigidas à visualização de hierarquias e de relacionamentos (grafos),

    • Obtenção de uma visão geral, visão detalhada (zooming, filtragem)

    • identificação de relacionamentos

Recuperação de Informação

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Exemplo 1
Exemplo 1

Recuperação de Informação

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Exemplo 2
Exemplo 2

Recuperação de Informação

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  • Resumidamente, as técnicas de visualização de informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.

Recuperação de Informação

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Problema na visualiza o
Problema na Visualização informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.

  • Grande volume de informação e/ou representação ininteligível

  • necessário reduzir a informação a visualizar

  • simplificação da representação

    • Pode eliminar alguma da informação sobre o conjunto de dados.

Recuperação de Informação

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REDUÇÃO DE DIMENSÃO informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Projection explorer pex
Projection informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos. Explorer - PEX

  • Pex é uma ferramenta construída em Java que pode ser utilizada para criare explorar representações visuais de coleções de documentos, ajudando o usuário a analisar seus conteúdos.

  • PEx pode ser dividido em quatro etapas principais:

    • pré-processamento,

    • cálculo da matriz de distâncias,

    • projeção

    • apresentação/interação com usuário.

Recuperação de Informação

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Ferramenta informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.

PEx

(Projection Explorer)

Recuperação de Informação

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Projection explorer
Projection Explorer informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.

  • Java based tool...

  • Objetivo - Usada para criar e explorar representações visuais de coleções de documentos.

  • Projection Explorer (version 1.6.1)

    University of São Paulo (USP), São Carlos/SP, Brazil

    Matemathical and Computer Science Institute (ICMC)

    Computer Graphics and Image Processing Group


Pex tipos suportados
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Tipos suportados

  • Dados estruturados (tabelas) – pontos de dados com atributos numéricos e “labels”.

  • Distância de dados – matrizes triangulares cujos elementos descrevem valores de similaridade entre pontos de dados.

  • Conjuntos de dados texto.

  • Resultados de pesquisas na web.


Pex caracter sticas de visualiza o
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Características de Visualização

  • Projeta os itens de dados como pontos num espaço 2D de saída.

  • Todo ponto representa um item de dado.

  • A proximidade dos pontos indica a relação de similaridade, de acordo com as medidas escolhidas.


Pex caracter sticas de visualiza o1
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Características de Visualização

  • Labels são mostrados no topo dos nós.

  • Permite realizar pesquisas e os nós são coloridos de acordo com a freqüência de ocorrência do termo.

  • Detecta e exibe automaticamente tópicos sobre grupos de documentos.

  • Ferramentas para explorar o gráfico de visualização de dados estão disponíveis.


Pex caracter sticas de visualiza o2
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Características de Visualização

  • Diferentes relacionamentos entre “vizinhos” podem ser exibidos como arestas entre os nós, ajudando a exploração de similaridade.

  • Objetivo: Representação de similaridade

Método de triangulação de Delaunay

Método KNN (K Nearest Neighbors

Método KNN (K Nearest Neighbors


Pex caracter sticas de explora o
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Características de Exploração

  • Cada ponto é exibido como um círculo, usualmente chamado de “nó”.

  • Conexões entre os nós são exibidas para mostrar alguma ordem de relação entre os pontos de dados, formando gráficos ou uma triangulação.


Pex processo de proje o
PEx – informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.Processo de Projeção

  • O usuário pode iniciar a projeção com:

  • Uma coleção de documentos (1)

  • Uma tabela de dados estruturados, Points File (2)

  • Uma matriz de distâncias (3)

Na primeira opção documentos são convertidos numa representação de vetor.

Na segunda opção as distâncias são calculadas diretamente do Points File.

Na terceira opção a matriz de distâncias é inserida diretamente.

A partir de relacionamentos de distâncias a projeção 2D é gerada.


Pex processamento do corpus
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Processamento do Corpus

  • Técnicas de projeção disponíveis:

    • PCA (Principal Component Analysis)

    • IDMAP (Interactive Document Map)

    • LSP (Least Square Projection)

    • ProjClus (Projection by Clustering)

    • ISOMAP (Isometric Feature Mapping)

    • Entre outras.


Pex processamento do corpus1
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Processamento do Corpus

  • Tipos de distância disponíveis:

    • Euclidiana

    • city block (Manhatan)

    • Baseada em co-seno

    • Extended Jaccard

    • Infinity Norm


Pex processamento do corpus2
PEx informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.– Processamento do Corpus

  • Redução do espaço vetorial:

    • Stemming

      • Redução de termos ao radical.

    • Stopwords

      • Redução de termos através de lista de palavras.

    • Luhn

      • Também conhecido como “cortes de Luhn”

      • Redução de termos pela sua freqüência.

    • Startwords


Refer ncias
Referências informações procuram representar graficamente dados de um determinado domínio de aplicação de modo que a representação visual gerada explore a capacidade de percepção do homem e este, a partir das relações espaciais exibidas, interprete e compreenda as informações apresentadas e, finalmente,deduza novos conhecimentos.

  • Silva, C. G. Considerações sobre o uso de Visualização de Informação no auxílio à gestão de informação

  • J. Zhang. Visualization for Information Retrieval, University of Visconsin, School of Information Studies.

  • Freitas C., Chubachi O., Luzzardi P., Cava R., Introdução à Visualização de Informações.

  • Site: http://virtual.inesc.pt/8epcg/actas/c6/s0.html

  • Paulovich F., Oliveira M., Minghin R., The Projection Explorer: A flexible tool for projection-based multidimensional visualization, Universidade de São Paulo.

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


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