基于相似性和距离中心性推荐的历史视图浏览
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Historical Views Navigation Through the Recommendation Based on Similarity and Closeness Centrality
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    摘要:

    用户在可视化过程中,通常仅仅关注当前的可视化结果,缺少对历史信息的回顾和分析,导致一些重要的中间结果没有被及时跟踪,不利于信息的对比和潜在规律的发现.以高校研究生信息数据为例,目前学校管理部门或学院对于研究生个人信息的可视化分析仅仅关注于当前数据,而忽略了更加重要的历史数据,从而无法准确地追踪和分析其潜在的信息和数据特征.针对这一问题,提出了基于推荐算法的可视化历史浏览方法.该方法将生成的可视化过程保存为历史信息,利用相似性算法分析历史结果间的关联关系,利用基于距离中心性和基于路径中心性的分析描述每个历史结果的重要性,综合3 种分析方法将与当前可视化视图最为相似的历史信息推荐给用户,加速了认知过程.用户调查结果显示,大部分用户对基于历史的可视化推荐表示认可,并且已经开始在数据分析中使用.

    Abstract:

    The visualization process usually only focuses on the results of the current visualization, losing the review and analysis of historical information. It implies that some important intermediate results are not tracked and detected timely, and often makes the information and the potential law invisible. The university graduate student information data is used as an example. When faculty in university visualize the students' personal information, they usually focus on the current view, ignoring the trace of the historical views, which contains important information or patterns. To address this problem and figure out the unknowns hidden in educational datasets, this paper proposes the historical views navigation through a similarity and closeness centrality based recommendation. In this approach, the useful intermediate views, or the interested views of the users are saved as history and compared with the current view. By analyzing the similarities between the closeness centrality and the path centrality, the most relative historical views are recommended to the user. Finally, the user study shows that most of the participants believe that this approach is a necessary alternative to properly integrate the current view and the historical views, which enhances user experience significantly.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

谢江宁,李学庆,唐磊.基于相似性和距离中心性推荐的历史视图浏览.软件学报,2012,23(zk2):186-192

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  • 收稿日期:2012-05-15
  • 最后修改日期:2012-11-09
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  • 在线发布日期: 2012-12-29
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