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VizML: A Machine Learning Approach to Visualization Recommendation
Kevin Z. Hu, Michiel A. Bakker, Stephen Li, Tim Kraska, and C´esar A. Hidalgo


文章目录

  • Introduction
  • Problem formulation
  • Data
  • Methods
  • 乱七八糟


Introduction

之前的系统例如Data2Vis之类的,不能学习像一个分析者一样做可视化的设计选择(可解释性和可集成性),在数据集的质量和数量上有着局限性。
在这篇文章里,我们首先将可视化描述为一个最大化效用的设计选择问题,基于数据集、任务和文本。然后我们将可视化推荐表述为一个学习设计选择的模型训练问题。

Problem formulation


排列组合,子集,贪心

Data

81 single-column features
30 pairwise-column features
841 dataset-level features : 16 aggregation functions

encoding-level design choices
visualization-level design choices

Methods

乱七八糟

  1. 评价标准
  2. 集成:端到端模型
  3. 开发公共基准语料
  4. 无监督模型
  5. contextual factor?
  6. 巨多的特征

本文标签: LearningmachineVizMLRecommendationVisualization