DeepVenn——基于深度学习框架 Tensorflow.js 的面积成比例维恩图绘制 Web 应用
人机交互
2022-10-11 v1
摘要
动机：维恩图是可视化数据集之间重叠与差异最流行的方法之一。当其为“面积成比例”时尤为有用，即圆及其重叠区域的大小与数据集的大小成比例。现有一些可生成面积成比例维恩图的工具，但多数限于两个或三个圆，其他则不作为 Web 应用提供，或仅接受数字而非 ID 列表作为输入。一些现有方案因采用过时算法计算圆的最优布局而精度有限。最新的机器学习与深度学习框架可为此问题提供解决方案。结果：DeepVenn Web 应用可创建多达十组的面积成比例维恩图。由于采用基于深度学习框架 Tensorflow.js 实现的算法，DeepVenn 自动寻找最优解，使圆之间的重叠尽可能对应于重叠的大小。唯一所需的输入是二到十个 ID 列表。可选参数包括主标题、副标题、集合标题以及圆和背景的颜色。用户可选择在最终图中显示绝对数值或百分比。通过右键单击图像并选择“图片另存为”可将图像保存为 PNG 文件。界面右侧还显示了所有交集的数值与内容。可用性：DeepVenn 可在 https://www.deepvenn.com 获取。联系方式：[email protected]
引用
@article{arxiv.2210.04597,
title = {DeepVenn -- a web application for the creation of area-proportional Venn diagrams using the deep learning framework Tensorflow.js},
author = {Tim Hulsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.04597},
year = {2022}
}
备注
2 pages, 1 figure