Эволюция методов визуализации коллекций научных публикаций

Article Sidebar

PDF
Опубликован: 15.03.2018
УДК 004.021 004.42
Выпуск
Том 21 № 1 (2018)

Main Article Content

Зинаида Владимировна Апанович
Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирский государственный университет, г. Новосибирск

Аннотация

Методы визуализации информации давно зарекомендовали себя как инструмент, позволяющий понимать данные большого объема. Визуализация коллекций научных публикаций является частным случаем визуализации информации. В статье рассмотрены задачи, решаемые при помощи визуализации, модели и методы анализа текстовой информации, а также новые подходы к визуализации документов. Особое внимание уделено тому, каким образом методы визуализации связаны с методами анализа коллекций научных публикаций.

Article Details

Биография автора

Зинаида Владимировна Апанович

Старший научный сотрудник Института Систем Информатики СО РАН, доцент Новосибирского государственного университета. Сфера научных интересов – визуализация информации, визуализация графов, Semantic Web.

Библиографические ссылки

1. Garfield E. Historiographic Mapping of Knowledge Domains Literature// J. Inform. Sci. 2004. V. 30, No. 2. P. 119–145.
2. Apanovich Z.V. Problems of Visualization of Citation Networks for Large-Science-Portals //ROMAI J. 2012. V. 8, No. 2. P. 13–26.
3. Small H. Visualizing Science by Citation Mapping// J. Amer. Soc. Inform. Sci. 1999. V. 50, No. 9. P. 799–813.
4. Henry N., Fekete J.-D., Mcguffin M. Nodetrix: A Hybrid Visualization of Social Networks // IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics. 2007. V. 13, No. 6. P. 1302–1309.
5. Gan Q., Zhu M., Li M., Liang T., Cao Y., Zhou B. Document Visualization: An Overview of Current Research// Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. 2014. V. 6, No. 1. P. 19–36.
6. Apanovich Z.V., Vinokurov P.S., Elagin V. A. An Approach to visualization of knowledge portal content // Bulletin of the Novosibirsk Computing Center. Series: Computer Science. 2009. Т. 29. P. 17-32.
7. Strobelt H, Oelke D, Rohrdantz C, Stoffel A, Keim D.A., Deussen O. Document Cards: A Top Trumps Visualization for Dcuments// IEEE Trans Vis Comput Graph. 2009. V. 15. P. 1145–1152.
8. Schulz H.-J. Treevis.net: A Tree Visualization Reference // IEEE Computer Graphics and Applications. 2011. V. 31, No. 6. P. 11–15.
9. Aigner W., Miksch S., Schumann H., Tominski C. Visualization of Time-Oriented Data. Springer, 2011. 286 p.
10. Kucher K., Kerren A. Text Visualization Techniques: Taxonomy, Visual Survey, and Community Insights // Proc. of the 8th IEEE PacificVis. 2015. P. 117–121.
11. Beck F., Koch S., Weiskopf D. Visual analysis and Dissemination of Scientific Literature Collections with SurVis // IEEE Trans.Vis. Comput. Graphics. 2016. V. 22, No. 1. P. 180–189.
12. Hofmann T. Probabilistic Latent Semantic Indexing // Proc. the ACM SIGIR Conf. on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR). 1999. P. 50–57.
13. Blei D.M. Probabilistic Topic Models// Communications of the ACM. 2012. V. 55, No. 4. P. 77–84.
14. Alexander E., Kohlmann J., Valenza R., Gleicher M. Serendip: Turning Topics Back to the Text // 2013 IEEE Visualization Poster Proc. (InfoVis ’13).
15. Chuang J., Manning C.D., Heer J. 2012. Termite: Visualization Techniques for Assessing Textual Topic Models// Proc. of the Int. Working Conf. on Advanced Visual Interfaces. ACM, 2012. P. 74–77.
16. Chaney A.J.-B., Blei D.M. Visualizing Topic Models // Int. AAAI Conf. on Social Media and Weblogs, 2012. P. 419–422.
17. Lee H., Kihm J., Choo J., Stasko J., Park H. iVisClustering: An Interactive Visual Document Clustering Via Topic Modeling// Computer Graphics Forum (CGF). 2012. V. 31. P. 1155–1164.
18. Dou W., Wang X., Chang R., Ribarsky W. ParallelTopics: A Probabilistic Approach to Exploring Document Collections // Proc. of IEEE Conf. on Visual Analytics Science and Technology. 2011. P. 231–240.
19. Blundell C., Teh Y.W., Heller K.A. Bayesian Rose Trees // Proc. Int. Conf. Uncertainty Artif. Intell. 2010. P. 65–72.
20. Liu S., Wang X., Chen J., Zhu J., Guo B. TopicPanorama: A Full Picture of Relevant Topics // Proc. of the IEEE Conf. on Visual Analytics Science and Technology (VAST). 2014. P. 183–192.
21. Weiwei Cui, Shixia Liu, Zhuofeng Wu, Hao Wei. How Hierarchical Topics Evolve in Large Text Corpora // IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 2014. V. 20, No. 12. P. 2281–2290.
22. Kuang D., H. Park. Fast Rank-2 Nonnegative Matrix Factorization for Hierarchical Document Clustering // Proc. the ACM SIGKDD Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). 2013. P. 739–747.
23. Choo J., Lee C., Reddy C.K., Park H. Utopian: User-driven Topic Modeling Based on Interactive Nonnegative Matrix Factorization // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2013. V. 19, No. 12. P. 1992–2001.
24. Minjeong Kim, Kyeongpil Kang, Deokgun Park, Jaegul Choo, Niklas Elmqvist. TopicLens: Efficient Multi-Level Visual Topic Exploration of Large-Scale Document Collections// IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2017. V. 23, No. 1. P. 151–160.
25. Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G.S., Dean J. Distributed Rrepresentations of Words and Phrases and Their Compositionality// Advances in Neural Information Processing Systems. 2013. P. 3111–3119.
26. Berger M., McDonough K., Seversky Lee M. Cite2vec: Citation-Driven Document Exploration via Word Embeddings // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2017. V. 23, No. 1. P. 691–700.
27. Steyvers M., Griffiths T. Probabilistic Topic Models // Landauer, D McNamara, S. Dennis, and W. Kintsch (eds), Latent Semantic Analysis: A Road to Meaning. Laurence Erlbaum. 2007. P. 1–15.
28. Havre S., Hetzler E., Whitney P., Nowel L.l. ThemeRiver: Visualizing Thematic Changes in Large Document Collections // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG). 2002. V. 8, No. 1. P. 9–20.
29. Wei F., Liu S., Song Y., Pan S., Zhou M.X., Qian W., Shi L., Tan L., Zhang Q. TIARA: A Visual Exploratory Text Analytic System // Proc. the ACM SIGKDD Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). 2010. P. 153–162.
30. Sugiyama K., Tagawa S., Toda M. Methods for Visual Understanding of Hierarchical System Structures // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1981. V. 11, No. 2. P. 109–125.
31. Gretarsson B., O’Donovan J., Bostandjiev S., H¨ ollerer T., Asuncion A., Newman D., Smyth P. TopicNets: Visual Analysis of Large Text Corpora with Topic Modeling // ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST). 2012. V. 3, No. 2. P. 1–26.
32. Chen F., Chiu P., Lim S. Topic Modeling of Document Metadata for Visualizing Collaborations over Time // Proc. of the Int. Conf. on Intelligent User Interfaces (IUI). 2016. P. 108–117.
33. Heimerl F., Qi Han, Koch S., Ertl T. CiteRivers: Visual Analytics of Citation Patterns // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 1. 2016. V. 22, No. 1. P. 190–199.
34. Görg C., Liu Zh., Kihm J., Ch Jaegul, Park H., Stasko J. Combining Computational Analyses and Interactive Visualization for Document Exploration and Sensemaking in Jigsaw// IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2013. V. 19, No. 10. P. 1646–1663.


Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.

Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.

Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.

Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.

При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.

Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com

Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.

Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)