mQAPViz：一种用于计算大规模数据可视化的分治多目标优化算法
人机交互
2018-10-31 v3 神经与进化计算
摘要
数据可视化算法是将数据转化为有用叙事的重要工具。遗憾的是，极少有可视化算法能处理许多真实场景中的大规模数据集。在本研究中，我们将此类数据集的可视化视为一个多目标优化问题。我们提出 mQAPViz，一种用于计算大规模数据可视化的分治多目标优化算法。我们的方法采用多目标二次分配问题（mQAP）作为解决手头可视化任务的数学基础。该算法应用源自机器学习领域的先进采样技术与高效数据结构，以扩展到数百万个数据对象。算法将对象分配到二维网格布局上。在真实大规模数据集上的实验结果表明，mQAPViz 是现有技术的有竞争力替代方案。
引用
@article{arxiv.1804.00656,
title = {mQAPViz: A divide-and-conquer multi-objective optimization algorithm to compute large data visualizations},
author = {Claudio Sanhueza and Francia Jiménez and Regina Berretta and Pablo Moscato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.00656},
year = {2018}
}
备注
Proceeding GECCO 18 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. Pages 737-744 Kyoto, Japan - July 15 - 19, 2018