SUPPORT EFFECTIVE DISCOVERY MANAGEMENT IN VISUAL ANALYTICS

Visual analytics promises to supply analysts with the means necessary to ana- lyze complex datasets and make effective decisions in a timely manner. Although significant progress has been made towards effective data exploration in existing vi- sual analytics systems, few of them provide systematic solutions for managing the vast amounts of discoveries generated in data exploration processes. Analysts have to use off line tools to manually annotate, browse, retrieve, organize, and connect their discoveries. In addition, they have no convenient access to the important discoveries captured by collaborators. As a consequence, the lack of effective discovery manage- ment approaches severely hinders the analysts from utilizing the discoveries to make effective decisions. In response to this challenge, this dissertation aims to support effective discov- ery management in visual analytics. It contributes a general discovery manage- ment framework which achieves its effectiveness surrounding the concept of patterns, namely the results of users’ low-level analytic tasks. Patterns permit construction of discoveries together with users’ mental models and evaluation. Different from the mental models, the categories of patterns that can be discovered from data are pre- dictable and application-independent. In addition, the same set of information is often used to annotate patterns in the same category. Therefore, visual analytics sys- tems can semi-automatically annotate patterns in a formalized format by predicting what should be recorded for patterns in popular categories. Using the formalized an- notations, the framework also enhances the automation and efficiency of a variety of discovery management activities such as discovery browsing, retrieval, organization, association, and sharing. The framework seamlessly integrates them with the visual interactive explorations to support effective decision making. Guided by the discovery management framework, our second contribution lies in proposing a variety of novel discovery management techniques for facilitating the discovery management activities. The proposed techniques and framework are im- plemented in a prototype system, ManyInsights, to facilitate discovery management in multidimensional data exploration. To evaluate the prototype system, two long- term case studies are presented. They investigated how the discovery management techniques worked together to benefit exploratory data analysis and collaborative analysis. The studies allowed us to understand the advantages, the limitations, and design implications of ManyInsights and its underlying framework

Cognition-Based Networks: A New Perspective on Network Optimization Using Learning and Distributed Intelligence

IEEE Access Volume 3, 2015, Article number 7217798, Pages 1512-1530 Open Access Cognition-based networks: A new perspective on network optimization using learning and distributed intelligence (Article) Zorzi, M.a , Zanella, A.a, Testolin, A.b, De Filippo De Grazia, M.b, Zorzi, M.bc a Department of Information Engineering, University of Padua, Padua, Italy b Department of General Psychology, University of Padua, Padua, Italy c IRCCS San Camillo Foundation, Venice-Lido, Italy View additional affiliations View references (107) Abstract In response to the new challenges in the design and operation of communication networks, and taking inspiration from how living beings deal with complexity and scalability, in this paper we introduce an innovative system concept called COgnition-BAsed NETworkS (COBANETS). The proposed approach develops around the systematic application of advanced machine learning techniques and, in particular, unsupervised deep learning and probabilistic generative models for system-wide learning, modeling, optimization, and data representation. Moreover, in COBANETS, we propose to combine this learning architecture with the emerging network virtualization paradigms, which make it possible to actuate automatic optimization and reconfiguration strategies at the system level, thus fully unleashing the potential of the learning approach. Compared with the past and current research efforts in this area, the technical approach outlined in this paper is deeply interdisciplinary and more comprehensive, calling for the synergic combination of expertise of computer scientists, communications and networking engineers, and cognitive scientists, with the ultimate aim of breaking new ground through a profound rethinking of how the modern understanding of cognition can be used in the management and optimization of telecommunication network

Visualização de padrões temporais cíclicos em estudos de fenologia

Orientadores: Ricardo da Silva Torres, Leonor Patrícia Cerdeira MorellatoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Em diversas aplicações, grandes volumes de dados multidimensionais têm sido gerados continuamente ao longo do tempo. Uma abordagem adequada para lidar com estas coleções consiste no uso de métodos de visualização de informação, a partir dos quais padrões de interesse podem ser identificados, possibilitando o entendimento de fenômenos temporais complexos. De fato, em diversos domínios, o desenvolvimento de ferramentas adequadas para apoiar análises complexas, por exemplo, aquelas baseadas na identificação de padrões de mudanças ou correlações existentes entre múltiplas variáveis ao longo do tempo é de suma importância. Em estudos de fenologia, por exemplo, especialistas observam as mudanças que ocorrem ao longo da vida de plantas e animais e investigam qual é a relação entre essas mudanças com variáveis ambientais. Neste cenário, especialistas em fenologia cada vez mais precisam de ferramentas para, adequadamente, visualizar séries temporais longas, com muitas variáveis e de diferentes tipos (por exemplo, texto e imagem), assim como identificar padrões temporais cíclicos. Embora diversas abordagens tenham sido propostas para visualizar dados que variam ao longo do tempo, muitas não são apropriadas ou aplicáveis para dados de fenologia, porque não são capazes de: (i) lidar com séries temporais longas, com muitas variáveis de diferentes tipos de dados e de uma ou mais dimensões; e (ii) permitir a identificação de padrões temporais cíclicos e drivers ambientais associados. Este trabalho aborda essas questões a partir da proposta de duas novas abordagens para apoiar a análise e visualização de dados temporais multidimensionais. Nossa primeira proposta combina estruturas visuais radiais com ritmos visuais. As estruturas radiais são usadas para fornecer informação contextual sobre fenômenos cíclicos, enquanto que o ritmo visual é usado para sumarizar séries temporais longas em representações compactas. Nós desenvolvemos, avaliamos e validamos nossa proposta com especialistas em fenologia em tarefas relacionadas à visualização de dados de observação direta da fenologia de plantas em nível tanto de indivíduos quanto de espécies. Nós também validamos a proposta usando dados temporais relacionados a imagens obtidas de sistemas de monitoramento de vegetação próxima à superfície. Nossa segunda abordagem é uma nova representação baseada em imagem, chamada Change Frequency Heatmap (CFH), usada para codificar mudanças temporais de dados numéricos multivariados. O método calcula histogramas de padrões de mudanças observados em sucessivos instantes de tempo. Nós validamos o uso do CFH a partir da criação de uma ferramenta de caracterização de mudanças no ciclo de vida de plantas de múltiplos indivíduos e espécies ao longo do tempo. Nós demonstramos o potencial do CFH para ajudar na identificação visual de padrões de mudanças temporais complexas, especialmente na identificação de variações entre indivíduos em estudos relacionados à fenologia de plantasAbstract: In several applications, large volumes of multidimensional data have been generated continuously over time. One suitable approach for handling those collections in a meaningful way consists in the use of information visualization methods, based on which patterns of interest can be identified, triggering the understanding of complex temporal phenomena. In fact, in several domains, the development of appropriate tools for supporting complex analysis based, for example, on the identification of change patterns in temporal data or existing correlations, over time, among multiple variables, is of paramount importance. In phenology studies, for instance, phenologists observe changes in the development of plants and animals throughout their lives and investigate what is the relationship between these changes with environmental changes. Therefore, phenologists increasingly need tools for visualizing appropriately long-term series with many variables of different data types, as well as for identifying cyclical temporal patterns. Although several approaches have been proposed to visualize data varying over time, most of them are not appropriate or applicable to phenology data, because they are not able: (i) to handle long-term series with many variables of different data types and one or more dimensions and (ii) to support the identification of cyclical temporal patterns and associated environmental drivers. This work addresses these shortcomings by presenting two new approaches to support the analysis and visualization of multidimensional temporal data. Our first proposal to visualize phenological data combines radial visual structures along with visual rhythms. Radial visual structures are used to provide contextual insights regarding cyclical phenomena, while the visual rhythm encoding is used to summarize long-term time series into compact representations. We developed, evaluated, and validated our proposal with phenology experts using plant phenology direct observational data both at individuals and species levels. Also we validated the proposal using image-related temporal data obtained from near-surface vegetation monitoring systems. Our second approach is a novel image-based representation, named Change Frequency Heatmap (CFH), used to encode temporal changes of multivariate numerical data. The method computes histograms of change patterns observed at successive timestamps. We validated the use of CFHs through the creation of a temporal change characterization tool to support complex plant phenology analysis, concerning the characterization of plant life cycle changes of multiple individuals and species over time. We demonstrated the potential of CFH to support visual identification of complex temporal change patterns, especially to decipher interindividual variations in plant phenologyDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutora em Ciência da Computação162312/2015-62013/501550-0CNPQCAPESFAPES

Visualization of dynamic multidimensional and hierarchical datasets

When it comes to tools and techniques designed to help understanding complex abstract data, visualization methods play a prominent role. They enable human operators to lever age their pattern finding, outlier detection, and questioning abilities to visually reason about a given dataset. Many methods exist that create suitable and useful visual represen tations of static abstract, non-spatial, data. However, for temporal abstract, non-spatial, datasets, in which the data changes and evolves through time, far fewer visualization tech niques exist. This thesis focuses on the particular cases of temporal hierarchical data representation via dynamic treemaps, and temporal high-dimensional data visualization via dynamic projec tions. We tackle the joint question of how to extend projections and treemaps to stably, accurately, and scalably handle temporal multivariate and hierarchical data. The literature for static visualization techniques is rich and the state-of-the-art methods have proven to be valuable tools in data analysis. Their temporal/dynamic counterparts, however, are not as well studied, and, until recently, there were few hierarchical and high-dimensional methods that explicitly took into consideration the temporal aspect of the data. In addi tion, there are few or no metrics to assess the quality of these temporal mappings, and even fewer comprehensive benchmarks to compare these methods. This thesis addresses the abovementioned shortcomings. For both dynamic treemaps and dynamic projections, we propose ways to accurately measure temporal stability; we eval uate existing methods considering the tradeoff between stability and visual quality; and we propose new methods that strike a better balance between stability and visual quality than existing state-of-the-art techniques. We demonstrate our methods with a wide range of real-world data, including an application of our new dynamic projection methods to support the analysis and classification of hyperkinetic movement disorder data.Quando se trata de ferramentas e técnicas projetadas para ajudar na compreensão dados abstratos complexos, métodos de visualização desempenham um papel proeminente. Eles permitem que os operadores humanos alavanquem suas habilidades de descoberta de padrões, detecção de valores discrepantes, e questionamento visual para a raciocinar sobre um determinado conjunto de dados. Existem muitos métodos que criam representações visuais adequadas e úteis de para dados estáticos, abstratos, e não-espaciais. No entanto, para dados temporais, abstratos, e não-espaciais, isto é, dados que mudam e evoluem no tempo, existem poucas técnicas apropriadas. Esta tese concentra-se nos casos específicos de representação temporal de dados hierárquicos por meio de treemaps dinâmicos, e visualização temporal de dados de alta dimen sionalidade via projeções dinâmicas. Nós abordar a questão conjunta de como estender projeções e treemaps de forma estável, precisa e escalável para lidar com conjuntos de dados hierárquico-temporais e multivariado-temporais. Em ambos os casos, a literatura para técnicas estáticas é rica e os métodos estado da arte provam ser ferramentas valiosas em análise de dados. Suas contrapartes temporais/dinâmicas, no entanto, não são tão bem estudadas e, até recentemente, existiam poucos métodos hierárquicos e de alta dimensão que explicitamente levavam em consideração o aspecto temporal dos dados. Além disso, existiam poucas métricas para avaliar a qualidade desses mapeamentos visuais temporais, e ainda menos benchmarks abrangentes para comparação esses métodos. Esta tese aborda as deficiências acima mencionadas para treemaps dinâmicos e projeções dinâmicas. Propomos maneiras de medir com precisão a estabilidade temporal; avalia mos os métodos existentes, considerando o compromisso entre estabilidade e qualidade visual; e propomos novos métodos que atingem um melhor equilíbrio entre estabilidade e a qualidade visual do que as técnicas estado da arte atuais. Demonstramos nossos mé todos com uma ampla gama de dados do mundo real, incluindo uma aplicação de nossos novos métodos de projeção dinâmica para apoiar a análise e classificação dos dados de transtorno de movimentos

Visualization of dynamic multidimensional and hierarchical datasets

When it comes to tools and techniques designed to help understanding complex abstract data, visualization methods play a prominent role. They enable human operators to lever age their pattern finding, outlier detection, and questioning abilities to visually reason about a given dataset. Many methods exist that create suitable and useful visual represen tations of static abstract, non-spatial, data. However, for temporal abstract, non-spatial, datasets, in which the data changes and evolves through time, far fewer visualization tech niques exist. This thesis focuses on the particular cases of temporal hierarchical data representation via dynamic treemaps, and temporal high-dimensional data visualization via dynamic projec tions. We tackle the joint question of how to extend projections and treemaps to stably, accurately, and scalably handle temporal multivariate and hierarchical data. The literature for static visualization techniques is rich and the state-of-the-art methods have proven to be valuable tools in data analysis. Their temporal/dynamic counterparts, however, are not as well studied, and, until recently, there were few hierarchical and high-dimensional methods that explicitly took into consideration the temporal aspect of the data. In addi tion, there are few or no metrics to assess the quality of these temporal mappings, and even fewer comprehensive benchmarks to compare these methods. This thesis addresses the abovementioned shortcomings. For both dynamic treemaps and dynamic projections, we propose ways to accurately measure temporal stability; we eval uate existing methods considering the tradeoff between stability and visual quality; and we propose new methods that strike a better balance between stability and visual quality than existing state-of-the-art techniques. We demonstrate our methods with a wide range of real-world data, including an application of our new dynamic projection methods to support the analysis and classification of hyperkinetic movement disorder data.Quando se trata de ferramentas e técnicas projetadas para ajudar na compreensão dados abstratos complexos, métodos de visualização desempenham um papel proeminente. Eles permitem que os operadores humanos alavanquem suas habilidades de descoberta de padrões, detecção de valores discrepantes, e questionamento visual para a raciocinar sobre um determinado conjunto de dados. Existem muitos métodos que criam representações visuais adequadas e úteis de para dados estáticos, abstratos, e não-espaciais. No entanto, para dados temporais, abstratos, e não-espaciais, isto é, dados que mudam e evoluem no tempo, existem poucas técnicas apropriadas. Esta tese concentra-se nos casos específicos de representação temporal de dados hierárquicos por meio de treemaps dinâmicos, e visualização temporal de dados de alta dimen sionalidade via projeções dinâmicas. Nós abordar a questão conjunta de como estender projeções e treemaps de forma estável, precisa e escalável para lidar com conjuntos de dados hierárquico-temporais e multivariado-temporais. Em ambos os casos, a literatura para técnicas estáticas é rica e os métodos estado da arte provam ser ferramentas valiosas em análise de dados. Suas contrapartes temporais/dinâmicas, no entanto, não são tão bem estudadas e, até recentemente, existiam poucos métodos hierárquicos e de alta dimensão que explicitamente levavam em consideração o aspecto temporal dos dados. Além disso, existiam poucas métricas para avaliar a qualidade desses mapeamentos visuais temporais, e ainda menos benchmarks abrangentes para comparação esses métodos. Esta tese aborda as deficiências acima mencionadas para treemaps dinâmicos e projeções dinâmicas. Propomos maneiras de medir com precisão a estabilidade temporal; avalia mos os métodos existentes, considerando o compromisso entre estabilidade e qualidade visual; e propomos novos métodos que atingem um melhor equilíbrio entre estabilidade e a qualidade visual do que as técnicas estado da arte atuais. Demonstramos nossos mé todos com uma ampla gama de dados do mundo real, incluindo uma aplicação de nossos novos métodos de projeção dinâmica para apoiar a análise e classificação dos dados de transtorno de movimentos