基于任务推荐的视觉数据分析
人机交互
2022-09-15 v2
摘要
通用可视化推荐系统通常自动为数据集做出设计决策。然而，它们大多只能剪枝无意义的可视化，却无法推荐有针对性的结果。本文提出 TaskVis，一个面向任务的可视化推荐系统，允许用户在界面上精确选择其任务。我们首先通过学术界与工业界的调研总结了包含 18 个经典分析任务的任务库。在此基础上，我们维护一个规则库，通过针对分析任务的定向建模扩展经验智慧。随后，我们基于规则的方法通过答案集编程枚举所有候选可视化。之后，生成的图表可由四种排序方案排名。此外，我们引入一种基于任务的组合推荐策略，利用一组可视化协同给出数据集的简要视图。最后，我们通过一系列用例和用户研究对 TaskVis 进行评估。
引用
@article{arxiv.2205.03183,
title = {Visual Data Analysis with Task-based Recommendations},
author = {Leixian Shen and Enya Shen and Zhiwei Tai and Yihao Xu and Jianmin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03183},
year = {2022}
}
备注
16 pages 10 figures. Data Sci. Eng. (2022)