Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Buchtitelbild

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Tool for Subjective and Interactive Visual Data Exploration

verfasst von : Bo Kang, Kai Puolamäki, Jefrey Lijffijt, Tijl De Bie

Erschienen in: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

We present SIDE, a tool for Subjective and Interactive Visual Data Exploration, which lets users explore high dimensional data via subjectively informative 2D data visualizations. Many existing visual analytics tools are either restricted to specific problems and domains or they aim to find visualizations that align with user’s belief about the data. In contrast, our generic tool computes data visualizations that are surprising given a user’s current understanding of the data. The user’s belief state is represented as a set of projection tiles. Hence, this user-awareness offers users an efficient way to interactively explore yet-unknown features of complex high dimensional datasets.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Nächstes Kapitel GMMbuilder – User-Driven Discovery of Clustering Structure for Bioarchaeology
Fußnoten
Literatur
1.
Boley, M., Mampaey, M., Kang, B., Tokmakov, P., Wrobel, S.: One click mining: interactive local pattern discovery through implicit preference and performance learning. In: Proceedings of KDD, pp. 27–35 (2013)
2.
Chau, D.H., Kittur, A., Hong, J.I., Faloutsos, C.: Apolo: making sense of large network data by combining rich user interaction and machine learning. In: Proceedings of CHI, pp. 167–176 (2011)
3.
De Bie, T.: Subjective interestingness in exploratory data mining. In: Tucker, A., Höppner, F., Siebes, A., Swift, S. (eds.) IDA 2013. LNCS, vol. 8207, pp. 19–31. Springer, Heidelberg (2013)CrossRef
4.
Dzyuba, V., van Leeuwen, M.: Interactive discovery of interesting subgroup sets. In: Tucker, A., Höppner, F., Siebes, A., Swift, S. (eds.) IDA 2013. LNCS, vol. 8207, pp. 150–161. Springer, Heidelberg (2013)CrossRef
5.
Hand, D.J., Mannila, H., Smyth, P.: Principles of Data Mining. MIT Press, Cambridge (2001)
6.
Lijffijt, J., Papapetrou, P., Puolamäki, K.: A statistical significance testing approach to mining the most informative set of patterns. DMKD 28(1), 238–263 (2014)MathSciNetMATH
7.
Paurat, D., Gärtner, T.: InVis: a tool for interactive visual data analysis. In: Blockeel, H., Kersting, K., Nijssen, S., Železný, F. (eds.) ECML PKDD 2013, Part III. LNCS, vol. 8190, pp. 672–676. Springer, Heidelberg (2013)CrossRef
8.
Puolamäki, K., Papapetrou, P., Lijffijt, J.: Visually controllable data mining methods. In: Proceedings of ICDMW, pp. 409–417 (2010)
9.
Puolamäki, K., Kang, B., Lijffijt, J., De Bie, T.: Interactive visual data exploration with subjective feedback. In: Proceedings of ECML-PKDD (2016, to appear)
10.
Ruotsalo, T., Jacucci, G., Myllymäki, P., Kaski, S.: Interactive intent modeling: information discovery beyond search. CACM 58(1), 86–92 (2015)CrossRef
11.
Ware, C.: Information Visualization: Perception for Design, 3rd edn. Morgan Kaufmann/Elsevier, San Francisco (2013)
Metadaten
Titel
A Tool for Subjective and Interactive Visual Data Exploration
verfasst von
Bo Kang
Kai Puolamäki
Jefrey Lijffijt
Tijl De Bie
Copyright-Jahr
2016
Buch
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases

Print ISBN: 978-3-319-46130-4

Electronic ISBN: 978-3-319-46131-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46131-1_1