Visual exploration to support the identification of relevant attributes in time-varying multivariate data (2018)
- Authors:
- Autor USP: VARGAS, AUREA ROSSY SORIANO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: VISUALIZAÇÃO; ATRIBUTOS VISUAIS (COMPUTAÇÃO GRÁFICA); PROCESSAMENTO DE IMAGENS; ANÁLISE DE DADOS; MINERAÇÃO DE DADOS
- Keywords: Análise de espaço de atributos; Análise visual; Dados multivariados e variantes no tempo; Exploratory data visualization; Feature space analysis; Seleção visual de atributos; Time-varying multivariate data; Visual analytics; Visual feature selection; Visualização exploratória de dados
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A cintilação ionosférica é uma variação rápida na amplitude e/ou na fase dos sinais de rádio que viajam através da ionosfera. Este fenômeno espacial e variante no tempo é de grande interesse, pois pode afetar a qualidade de recepção dos sinais de satélite. Receptores especializados em regiões estratégicas podem rastrear múltiplas variáveis relacionadas ao fenômeno, gerando um banco de dados de observações históricas sobre o comportamento regional da cintilação. O estudo do comportamento da cintilação é desafiador, uma vez que requer a análise extensiva de dados multivariados e variantes no tempo, coletados por longos períodos. Medições são registradas continuamente, e são de natureza heterogênea, compreendendo múltiplas variáveis de diferentes categorias e possivelmente com muitos valores faltantes. Portanto, existe a necessidade de introduzir estratégias alternativas, eficientes e intuitivas, que contribuam para a adquisição de conhecimento, a partir dos dados, por especialistas que estudam a cintilação ionosférica. Tais desafios motivaram o estudo da aplicabilidade de técnicas de visualização para apoiar tarefas de identificação de atributos relevantes no estudo do comportamento de fenômenos ou domínios que envolvem múltiplas variáveis, como a cintilação. Em particular, esta tese introduz um arcabouço visual, o qual foi denominado TV-MV Analytics, que apoia tarefas de análise exploratória sobre dados multivariados e variáveis no tempo, inspirado em requisitos deespecialistas no estudo da cintilação, vinculados à Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, Brasil. O TV-MV Analytics fornece aos analistas um ciclo de interativo de exploração que apoia a inspeção do comportamento temporal de múltiplas variáveis, em diferentes escalas temporais, por meio de representações visuais temporais associadas a técnicas de agrupamento e de projeção multidimensional. Também permite avaliar como diferentes sub-espaços de atributos caracterizam um determinado comportamento, podendo direcionar o processo de análise e inserir seu conhecimento do domínio no processo de análise exploratória. As funcionalidades do TV-MV Analytics também são ilustradas em dados variantes no tempo oriundos de outros três domínios de aplicação. Os resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm bom potencial em tarefas de mineração de dados multivariados e variantes no tempo, uma vez que reduz o esforço e contribui para os especialistas obterem informações detalhadas sobre o comportamento histórico das variáveis que descrevem um determinado fenômeno ou domínio.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Data da defesa: 19.03.2018
-
ABNT
VARGAS, Aurea Rossy Soriano. Visual exploration to support the identification of relevant attributes in time-varying multivariate data. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102018-115029/. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Vargas, A. R. S. (2018). Visual exploration to support the identification of relevant attributes in time-varying multivariate data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102018-115029/ -
NLM
Vargas ARS. Visual exploration to support the identification of relevant attributes in time-varying multivariate data [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102018-115029/ -
Vancouver
Vargas ARS. Visual exploration to support the identification of relevant attributes in time-varying multivariate data [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23102018-115029/
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