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计算机科学 > 人机交互

arXiv:2212.01469 (cs)
[提交于 2022年12月2日 ]

标题: 知识牌:自动生成可视化分析知识发现应用的演示文稿

标题: Knowledge-Decks: Automatically Generating Presentation Slide Decks of Visual Analytics Knowledge Discovery Applications

Authors:Leonardo Christino, Taylor Hill, Fernando Paulovich
摘要: 视觉分析(VA)工具为用户提供了从数据集中获取见解和知识的方法。在使用VA工具时回忆和讲述用户经验引起了广泛关注。然而,每个用户会话都是独特的。即使不同的用户在使用VA工具时有相同的目的,他们可能会采取不同的路径并发现不同的见解。目前手动处理此类数据以回忆和讲述用户的知识发现路径的方法可能也很耗时,尤其是在需要向第三方展示用户的发现时。本文介绍了一个新系统,在知识发现会话中收集用户意图、行为和见解,自动构建数据,并提取知识发现的叙述作为PowerPoint幻灯片。该系统由一个基于正式且可重复建模过程设计的知识图谱驱动。为了评估我们的系统,我们将它附加到两个现有的VA工具上,让用户执行预定义的任务。从生成的知识图谱中提取了多个幻灯片和其它分析指标。专家仔细审查并确认了我们自动化过程的有用性,即使用幻灯片向他人披露知识发现路径以及验证VA工具本身是否有效。
摘要: Visual Analytics (VA) tools provide ways for users to harness insights and knowledge from datasets. Recalling and retelling user experiences while utilizing VA tools has attracted significant interest. Nevertheless, each user sessions are unique. Even when different users have the same intention when using a VA tool, they may follow different paths and uncover different insights. Current methods of manually processing such data to recall and retell users' knowledge discovery paths may also be time-consuming, especially when there is the need to present users' findings to third parties. This paper presents a novel system that collects user intentions, behavior, and insights during knowledge discovery sessions, automatically structure the data, and extracts narrations of knowledge discovery as PowerPoint slide decks. The system is powered by a Knowledge Graph designed based on a formal and reproducible modeling process. To evaluate our system, we have attached it to two existing VA tools where users were asked to perform pre-defined tasks. Several slide decks and other analysis metrics were extracted from the generated Knowledge Graph. Experts scrutinized and confirmed the usefulness of our automated process for using the slide decks to disclose knowledge discovery paths to others and to verify whether the VA tools themselves were effective.
主题: 人机交互 (cs.HC) ; 信息检索 (cs.IR)
ACM 类: I.2.4; I.2.6
引用方式: arXiv:2212.01469 [cs.HC]
  (或者 arXiv:2212.01469v1 [cs.HC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.01469
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Leonardo Milhomem Franco Christino [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2022 年 12 月 2 日 22:15:19 UTC (17,847 KB)
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