Facetize:一种用于清洗和转换数据集以促进探索性搜索的交互式工具
数据库
2018-12-31 v1
摘要
存在大量不同格式的数据集,它们通常存储在文件中、托管于目录中,或通过 SPARQL 端点访问。在大多数情况下,这些数据集无法被终端用户直接探索,以满足面向召回的信息需求。为填补这一空白,本文介绍 Facetize 这一编辑器的设计与实现,它允许用户以交互方式将静态(即存储在文件中)或动态(即 SPARQL 查询结果)数据集转换为可由用户自身或其他用户直接有效探索的数据集。后者(探索)通过熟悉的分面搜索(以及偏好增强的分面搜索)交互范式实现。具体而言,本文描述了需求,引入了所需的转换集合,然后详述了实现这些转换的编辑器 Facetize 的功能与实现。所支持的操作涵盖广泛任务(选择、可见性、删除、编辑、层次定义、区间、派生属性等),Facetize 使用户能够以用户友好且引导的方式执行这些操作,而不要求具备任何关于数据表示或查询语言的技术背景。最后我们给出了用户评估的结果。据我们所知,这是此类任务的首个编辑器。
引用
@article{arxiv.1812.10734,
title = {Facetize: An Interactive Tool for Cleaning and Transforming Datasets for Facilitating Exploratory Search},
author = {Anna Kokolaki and Yannis Tzitzikas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.10734},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 4 figures, 1 table (systems x functionalities matrix)