Tese

Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados (2016)

• Authors:
  • Neves, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino
  • Paulovich, Fernando Vieira (Orientador)
• Autor USP: NEVES, TÁCITO TRINDADE DE ARAÚJO TIBURTINO - ICMC
• Unidade: ICMC
• Sigla do Departamento: SCC
• Subjects: VISUALIZAÇÃO; VISÃO COMPUTACIONAL; COLETA DE DADOS; ANÁLISE DE DADOS
• Keywords: Data stream; Distance-based projections; Fluxos de dados; Information visualization; Multidimensional projections; Projeção baseada em distância; Projeções multidimensionais; Visualização de informação
• Language: Português
• Abstract: As técnicas de projeção multidimensional tornaram-se uma ferramenta de análise importante. Elas buscam mapear dados de um espaço multidimensional para um espaço visual, de menor dimensão, preservando as estruturas de distância ou de vizinhança no mapa visual produzido. Apesar dos recentes avanços, as técnicas existentes ainda apresentam deficiências que prejudicam a sua utilização como ferramentas exploratórias em certos domínios. Um exemplo está nos cenários streaming, nos quais os dados são produzidos e/ou coletados de forma contínua. Como a maioria das técnicas de projeção necessitam percorrer os dados mais de uma vez para produzir um layout final, e fluxos normalmente não podem ser carregados por completo em memória principal, a aplicação direta ou mesmo a adaptação das técnicas existentes em tais cenários é inviável. Nessa tese de doutorado é apresentado um novo modelo de projeção, chamado de Xtreaming, no qual as instâncias de dados são avisitadas apenas uma vez durante o processo de projeção. Esse modelo é capaz de se adaptar a mudanças nos dados conforme eles são recebidos, atualizando o mapa visual para refletir as novas estruturas que surgem ao longo do tempo. Os resultados dos testes mostram que o Xtreaming é muito competitivo em termos de preservação de distâncias e tempo de execução se comparado com técnicas do estado-da-arte. Também é apresentada uma nova técnica de projeção multidimensional, chamada de User-assisted Projection Technique for Distance Information(UPDis), que foi projetada para permitir a intervenção do usuário exigindo apenas informações de distância entre as instâncias, e que é utilizada como parte do Xtreaming. Os resultados também mostram que a UPDis é tão rápida, precisa e flexível quanto as técnicas do estado-da-arte.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2016
• Data da defesa: 17.11.2016


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How to cite

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• ABNT

  NEVES, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/. Acesso em: 16 abr. 2024.

• APA

  Neves, T. T. de A. T. (2016). Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/

• NLM

  Neves TT de AT. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/

• Vancouver

  Neves TT de AT. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/

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