AutoLegend：基于用户反馈驱动的自适应图例生成器
人机交互
2024-07-24 v1
摘要
我们提出 AutoLegend，通过在线学习用户反馈来生成交互式数据可视化图例。AutoLegend 准确提取可视化图中的符号和通道，然后生成高质量图例。AutoLegend 实现了图例与交互之间的双向交互，包括高亮、过滤、数据检索和重新定位。在分析过去二十年 IEEE VIS 论文中的图例后，我们总结了图例设计空间和评估指标，特别是针对图表类图例。生成过程由三个相互关联的组成部分构成：图例搜索代理、反馈模型和对抗损失模型。搜索代理通过探索设计空间寻找合适的图例方案，并通过反馈模型获得指导。反馈模型根据用户输入持续更新对抗损失模型。用户研究表明，AutoLegend 能够通过图例编辑学习用户偏好。
引用
@article{arxiv.2407.16331,
title = {AutoLegend: A User Feedback-Driven Adaptive Legend Generator for Visualizations},
author = {Can Liu and Xiyao Mei and Zhibang Jiang and Shaocong Tan and Xiaoru Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16331},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 10 fugures