espaço incremental para a mineração visual de conjuntos dinâmicos de documentos
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CCMC – ICMC – USP São Carlos, SP
5 de Junho de 2009 1
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Contexto Problema Posicionamento incremental Regras de associação para identificar tópicos Mineração visual para conjuntos dinâmicos
de documentos Contribuições Trabalhos futuros
3
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Visualização de domínios de conhecimento
Mineração de dados
Mineração de dados textuais
Mineração visual de dados 4
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Posicionamento por similaridade
Wise (1999); Börner (2003); Bederson (2001); ...
Identificação de tópicos em mapas
Wise(1999);Skupin (2002); Chen (2004) ...
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Necessidade de mapa cognitivo para navegar espaços conceituais (Chen,2004)
Visualização de conjuntos dinâmicos como problema relevante
Ao visualizar conjuntos dinâmicos, é importante preservar o contexto dos usuários (Hetzler, 2005)
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Outras soluções
Refazer toda a visualização
Reutilizar solução inicial, refazer periodicamente Ex. Wong et al (2003)
7
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Construir mapas de conjuntos dinâmicos de documentos
Manter representação adequada à medida que elementos são acrescentados ou retirados
Minimizar alterações
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Técnica incremental de Multidimentional Scaling - MDS
Utiliza medidas de similaridade entre pares
9
6,5 5
2 B A
C
2 4.75
B A C
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Técnica incremental de Multidimentional Scaling - MDS
Utiliza medidas de similaridade entre pares
10
5 5
5
5 5
B A
C B A C
2,5 2,5
B A C
ABC
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11 demo: cbr-ilp-ir-son
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Não refaz a visualização a cada alteração
Não mantem solução inicial fixa Baixo custo: pior caso: O(N2), caso
médio: O(N √N) Disposição consistente de
elementos 12
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13
178 documentos 294 documentos
675 documentos
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Visualização de conjuntos dinâmicos de documentos
Outros domínios
Navegação em sistema operacional
Tag Clouds
Dados multidimensionais
Coleções de imagens (Rodden et al;1999, 2001)
Não há oclusão
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Análogo ao um tabuleiro de xadrez Distância de Chebyschev:
Relação com o espaço original (erro ponderado)+ desempate por qtd ponderada
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Avaliação de alternativas:
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Elemento aprisionado:
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Elemento aprisionado:
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Elemento aprisionado:
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Movimento em direção ao centro:
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Novo elemento adicionado na célula do elemento mais similar
Avaliação de alternativas:
Modo completo: utilização do conjunto completo
Modo estocástico: Lista de elementos próximos e lista de elementos aleatórios (Chalmers, 1996)
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CBR-ILP-IR-SON:
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O(VxN):O(N) 23
Conjunto inicial
Conjunto intermediário
Conjunto final
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Mineração de textos com regras de associação
Documentos » Transações
Termos » Itens
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Nashville, Tenessee -> Tornadoes
com suporte 5% e confiança 100%
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Co-ocorrência de termos ≈ assunto Tópico: descrição de um conjunto de
documentos relacionados, representada por uma lista de term0s.
Um tópico cobre um conjunto de documentos nos quais os termos co-ocorrem.
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Quantidade de regras descobertas
Redundância de regras
Relevância dos termos (itens) Medida de relevância para
regras (filtragem) 28
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Espaço de regras Alto suporte
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Espaço de regras Baixo suporte
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31
1. Sk: conjunto de documentos similares
2. Identificar os termos mais relevantes
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“Thursday”
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33
“Flu”
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3. Conjunto Inicial de item sets: Tr x T Termos relevantes x Todos os termos
4. Aplicação do Apriori (qtd termos > 2) 5. Ordenados por peso:
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6. Item set de maior peso é selecionado
7. Documentos cobertos eliminados de Sk
8. Outros item sets são selecionados se há suporte em Sk residual ( repete 6 & 7 )
9 . Se todos os item sets são considerados |Sk residual| ≠ , repete todo o processo com Sk residual
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Múltiplo início
Agrupamentos no mapa – vários níveis
Grade
▪ Célula de tamanho variável
▪ Deslocamento da grade
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LWR
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Vantagens
Resultados em múltiplos níveis.
▪ Ex [bird, flu]; [bird,flu,swan];
Baixa sensibilidade para parâmetros
Desvantagens
Resultados não satisfatórios para um pequeno número de subconjuntos ou seleções muito grandes (aprox. |Sk| > |C|/4)
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1. Construção do mapa 2. Extração de tópicos 3. Análise de tópicos centrada no
usuário
i. Remoção de tópicos irrelevantes
ii. Generalização de tópicos
4. Reconstrução do mapa 42
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Estratégia de atualização incremental de agrupamentos
Existem soluções: ex. GenIc (Gupta e Grossman, 2004)
Viés adotado: contribuição do posicionamento de elementos no mapa
Estratégia de atualização incremental de tópicos
Heurísticas: não repetir o processo a cada passo
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?
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Efeito do viés
Tendência a formar agrupamentos coesos no mapa
Solução não ótima
Eventual degeneração da solução
Solução atual: refazer o agrupamento
Espaço para melhoria
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Perguntas
quando deve um tópico ser eliminado?
quando devem ser acrescentados novos tópicos?
Abordagem
Avaliação dos termos semente
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1. Extração inicial de tópicos
2. A cada alteração nos agrupamentos, atualiza-se a lista de termos semente
3. Se um tópico existente não possue nenhuma das atuais sementes, ele é excluído
4. Se um novo termo semente aparece, extrair tópicos para aquele termo
5. Novas relações para sementes: controle de alterações no suporte do termo. A cada passo, o termo de maior variação é reavaliado
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Objetivo: manter o tempo de processamento compatível com o cenário de uso
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Um novo algoritmo para a projeção incremental de conjuntos dinâmicos de dados multidimensionais
Uma visualização para conjuntos dinâmicos de dados multidimensionais que não sofre problemas de oclusão
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Um algoritmo seletivo de indução de regras de associação que explora grupos de documentos similares
Um processo iterativo e interativo de mineração visual de textos
Um espaço incremental que: minimiza alterações, mantem uma representação consistente e reflete a dinâmica dos dados
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aplicação do algoritmo incremental de projeção em cenários específicos de uso e validação
melhoria de pontos específicos do algoritmo Ex. Identificação de elementos similares
investigação de novas possibilidades de interação e visualização Ex. melhoria do refino interativo de
mapas/tópicos Dissertação R. Rodrigues
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Além da discussão constante com as orientadoras, este trabalho contou com
Contribuições do Prof. Dr. Alneu Lopes
Contribuições do Prof. Dr. Chaomei Chen
Desenvolvimento de software e contribuições de Renato Rodrigues
Plataforma PEx (Prof. Dr. Fernando Paulovich) para o teste e incorporação de soluções
Contribuições de colegas na USP e Drexel
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Bolsa CAPES
Bolsa FAPESP Bolsa CAPES PDDE (doutorado
sanduíche)
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Roberto Pinho [email protected] www.ascoisas.com 56
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PINHO, R.; LOPES, A.; OLIVEIRA, M. C. F. Incremental board: A grid-based space for visualizing dynamic data sets. In: Proceedings of the 2009 Annual ACM Symposium on Applied Computing, New York, NY, USA:ACM, 2009, p. 1757–1764. (Best Paper Award in the Information System Theme - Prêmio de melhor trabalho na área Sistemas de Informação).
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Photomesa by HCI Lab at the Univ. of Maryland
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Critério de Desempate
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Iris Data Set
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PINHO, R.; OLIVEIRA, M. C. F. HexBoard: Conveying Pairwise Similarity in an Incremental Visualization Space. In: IV ’09: 13th International Conference Information Visualisation (em publicação), 2009.
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PINHO, R.; LOPES, A.; OLIVEIRA, M. C. F. An incremental space to visualize dynamic data sets. Convidado para submissão para edição especial do Multimedia Tools and Applications Journal (MTAP) com os melhores trabalhos em Multimídia e Visualização (MMV track) do 2009 Annual ACM Symposium on Applied Computing ACM SAC 2009
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α – direção β – ajuste de escala δ – dissimilaridade δ/∑δ – peso relativo
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LOPES, A. A., PINHO, R., PAULOVICH, F. V., AND MINGHIM, R. 2007. Visual text mining using association rules. Computer and Graphics. 31, 3 (Jun. 2007), 316-326.
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66
Tamanho, termos distintos, cobertura e suporte mínimo para conjuntos de regras extraídos de corpus de notícias
LWR
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1. Elementos são associados a um agrupamento
2. Células assumem o agrupamento do elemento que a ocupa
3. Ao ser movido, o agrupamento do elemento é reavaliado
Se igual à célula destino, permanece
Se diferente, seleciona-se a opção mais adequada (ex. distância ao centróide)
Atualiza a célula 67
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ferramentas e aplicações desenvolvidas e com relação direta com a tese
contribuições cujo tema tangencia os temas principais
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APIs para os algoritmos desenvolvidos; Ferramenta Voromap para avaliação de
visualização com base em partições do plano; Avaliação da ferramenta PEX-WEB; Aplicação de VTM para a realização de
revisões sistemáticas;
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Ferramentas desenvolvidas:
Topic Pex
incBoard;
Evolução do incBoard:
HexBoard
incScape (não presente na tese)
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Espaço de documentos
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Espaço de documentos
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Ajuste
Sistema de coordenadas: x,y,z
Cálculo de distâncias
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Em destaque
conjuntos cujos itens são alterados
melhoria do processo de agrupamento incremental
melhoria do refino interativo de mapas/tópicos R. Rodrigues
topical markers
manipulação direta
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Uma necessidade de informação – materializada como uma descrição, lista de termos ou como uma consulta a ser apresentada a uma ferramenta de recuperação de informação;
Um conjunto de documentos relativos a um mesmo assunto ou que atendem a uma necessidade de informação;
Lista de termos descritivos de um assunto ou conjunto de documentos.
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Tópico: a descrição dada a um conjunto de documentos, usualmente relacionados entre si, tipicamente representada por uma lista de termos e ao qual corresponde um conjunto de documentos por ele cobertos, i.e., que abordam o tema em questão, o que é, em geral, verificado pela presença da lista de termos nos documentos.
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Rotina externa de extração em C Limite máximo de termos em regras Limite máximo de regras extraídas Filtro de termos por peso local
Objetivo: manter o tempo de processamento compatível com o
cenário de uso
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