通过识别训练数据中的趋势解决可视化推荐器中的偏差：通过对 Plotly Community Feed 的统计分析改进 VizML
信息检索
2022-03-10 v1 人机交互
机器学习
摘要
由于其高可扩展性和表示能力，机器学习是可视化推荐的一种有前景的方法。研究人员可以通过在数据集和可视化示例的语料库上训练神经网络，来根据输入数据预测可视化。然而，这些机器学习模型可能会反映其训练数据中的趋势，这可能会对其性能产生负面影响。我们的研究项目旨在通过对训练数据进行统计分析以识别其中的趋势，从而解决机器学习可视化推荐系统中的训练偏差。
引用
@article{arxiv.2203.04937,
title = {Addressing Bias in Visualization Recommenders by Identifying Trends in Training Data: Improving VizML Through a Statistical Analysis of the Plotly Community Feed},
author = {Allen Tu and Priyanka Mehta and Alexander Wu and Nandhini Krishnan and Amar Mujumdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.04937},
year = {2022}
}