Visualiza o da informa o
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Visualização da Informação PowerPoint PPT Presentation


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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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Visualização da 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

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Exemplo

Exemplo

  • Densidade populacional Americana:

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o da informa o

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o da informa o

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 ri

Processo de Visualização em RI


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

Recuperação de Informação

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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

Recuperação de Informação

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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

Recuperação de Informação

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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

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o da informa o

  • 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

  • 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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Visualiza o da informa o

REDUÇÃO DE DIMENSÃO

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Projection explorer pex

Projection 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

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Visualiza o da informa o

Ferramenta

PEx

(Projection Explorer)

Recuperação de Informação

Prof.: Flávia Barros/Ricardo Prudêncio


Projection explorer

Projection Explorer

  • 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 – 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 – 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 – 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 – 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 – 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 – 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 – 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 – Processamento do Corpus

  • Tipos de distância disponíveis:

    • Euclidiana

    • city block (Manhatan)

    • Baseada em co-seno

    • Extended Jaccard

    • Infinity Norm


Pex processamento do corpus2

PEx – 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

  • 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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