面向可视化推荐的图形感知知识综述与整理
人机交互
2023-02-13 v3
摘要
选择合适的视觉编码对于设计有效的可视化推荐系统至关重要，然而这些系统中通常很少应用图形感知的研究成果。我们观察到将图形感知知识转化为可操作的可视化推荐规则/约束存在两个显著局限：研究结果报告不一致以及缺乏跨研究的共享数据。我们如何将图形感知文献转化为用于可视化推荐的知识库？我们综述了59篇研究用户在十种视觉分析任务中的感知与表现的文章。通过此项研究，我们贡献了一个JSON数据集，该数据集整理了现有的理论与实验知识，并总结了图形感知中的关键研究结果。我们用三个具有代表性的可视化推荐系统展示了该数据集如何为自动编码决策提供信息。基于我们的发现，我们强调了在整理面向一系列可视化推荐场景的图形感知知识方面，学界所面临的开放挑战与机遇。
引用
@article{arxiv.2109.01271,
title = {A Review and Collation of Graphical Perception Knowledge for Visualization Recommendation},
author = {Zehua Zeng and Leilani Battle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01271},
year = {2023}
}