DashBot：基于深度强化学习的洞见驱动仪表盘生成
人机交互
2022-09-14 v3
摘要
分析型仪表盘在商业智能中广受欢迎，可通过多图表辅助发现洞见。然而，创建有效的仪表盘要求很高，需要用户具备充分的数据分析背景并熟悉 Power BI 等专业工具。创建仪表盘时，用户必须选择数据列配置图表，并探索不同的图表组合以优化洞见传达，这是一个试错过程。近期研究已开始使用深度学习方法进行仪表盘生成，以降低可视化创建的负担。然而，此类努力因缺乏大规模高质量仪表盘数据集而受到极大阻碍。本工作中，我们提出使用深度强化学习生成分析型仪表盘，以利用成熟的可视化知识与强化学习的估计能力。具体而言，我们使用可视化知识构建训练环境与奖励，使智能体通过精心设计的智能体网络探索和模仿人类探索行为。深度强化学习模型的有效性通过消融实验与用户研究得到证明。总之，我们的工作为开发无需预先训练数据集的、基于机器学习(ML)的有效可视化推荐器开辟了新机遇。
引用
@article{arxiv.2208.01232,
title = {DashBot: Insight-Driven Dashboard Generation Based on Deep Reinforcement Learning},
author = {Dazhen Deng and Aoyu Wu and Huamin Qu and Yingcai Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01232},
year = {2022}
}