Visualisierungstechniken zur Exploration und Analyse sehr großer Datenbanken

Unser Ansatz zur Exploration und Analyse sehr groser Datenbanken basiert auf neuartigen Visualisierungstechniken fur multidimensionale Daten. Die prinzipielle Idee dabei ist die gleichzeitige Darstellung moglichst vieler Datenobjekte am Bildschirm, wobei jeder Datenweit durch ein Pixel des Bildschirms reprasentiert wird. Die Farbe des Pixels entspricht dem Abstand des jeweiligen Datenwertes zum Anfragewert. Die Anordnung hangt von der Gesamtdistanz des Datensatzes in Bezug auf die Anfrage und von der gewahlten Visualisierungstechnik ab. Durch ein graphisches Benutzerinterface kann der Benutzer seine Anfragen inkrementell andern, wobei er durch das visuelle Feedback, das er bei Anderungen bekommt, in der Verfeinerung seiner Anfragen unterstutzt wird. Ein zentrales Anliegen dieses Papiers sind Bewertung und Vergleich unserer Visualisierungstechniken. Bei der Bewertung von Visualisierungstechniken stehen nicht, wie sonst bei Leistungsvergleichen, die CPU-Zeiten oder die Anzahl der Zugriffe auf den Sekundarspeicher im Vordergrund, sondern die Wahrnehmbarkeit von Zusammenhangen und Eigenschaften der Daten. Analog zu den fur Leistungsvergleiche von Datenbanksystemen entwickelten Benchmarks werden deshalb fur die Evaluierung von Visualisierungstechniken kunstlich erzeugte Testdaten mit vorgegebenen Eigenschaften verwendet.

[1]  Stuart Smith,et al.  Global geometric, sound, and color controls for iconographic displays of scientific data , 1991, Electronic Imaging.

[2]  Ted Mihalisin,et al.  Visualizing multivariate functions, data, and distributions , 1991, IEEE Computer Graphics and Applications.

[3]  Åke Wallin,et al.  Constructing isosurfaces from CT data , 1991, IEEE Computer Graphics and Applications.

[4]  Hans-Peter Kriegel,et al.  Supporting data mining of large databases by visual feedback queries , 1994, Proceedings of 1994 IEEE 10th International Conference on Data Engineering.

[5]  Matthew O. Ward,et al.  Exploring N-dimensional databases , 1990, Proceedings of the First IEEE Conference on Visualization: Visualization `90.

[6]  Gregory Piatetsky-Shapiro,et al.  Knowledge Discovery in Databases: An Overview , 1992, AI Mag..

[7]  Alfred Inselberg,et al.  Parallel coordinates: a tool for visualizing multi-dimensional geometry , 1990, Proceedings of the First IEEE Conference on Visualization: Visualization `90.

[8]  E. Anderson.  A Semigraphical Method for the Analysis of Complex Problems , 1960 .

[9]  Amihai Motro.  FLEX: A Tolerant and Cooperative User Interface to Databases , 1990, IEEE Trans. Knowl. Data Eng..

[10]  Shamkant B. Navathe,et al.  Knowledge mining by imprecise querying: a classification-based approach , 1992, [1992] Eighth International Conference on Data Engineering.

[11]  Daniel Asimov,et al.  The grand tour: a tool for viewing multidimensional data , 1985 .

[12]  William S. Cleveland,et al.  Visualizing Data , 1993 .

[13]  G. Dunn,et al.  An Introduction to Mathematical Taxonomy , 1983 .

[14]  Edward R. Tufte,et al.  Envisioning Information , 1990 .

[15]  D. F. Andrews,et al.  PLOTS OF HIGH-DIMENSIONAL DATA , 1972 .

[16]  Alfred Inselberg,et al.  Parallel coordinates for visualizing multi-dimensional geometry , 1987 .

[17]  Daniel A. Keim,et al.  Visual support for query specification and data mining , 1995 .

[18]  Hans-Peter Kriegel,et al.  Formbasierte Suche nach komplementären 3D-Oberflächen in einer Protein-Datenbank , 1995, BTW.

[19]  Ted Mihalisin,et al.  Visualizing a scalar field on an N-dimensional lattice , 1990, Proceedings of the First IEEE Conference on Visualization: Visualization `90.

[20]  Steven K. Feiner,et al.  Visualizing n-dimensional virtual worlds with n-vision , 1990, I3D '90.

[21]  Herman Chernoff,et al.  The Use of Faces to Represent Points in k- Dimensional Space Graphically , 1973 .

[22]  Daniel A. Keim,et al.  Test Data Sets for Evaluating Data Visualization Techniques , 1995, Perceptual Issues in Visualization.

[23]  Robin Sibson,et al.  What is projection pursuit , 1987 .

[24]  David W. Brisson.  Hypergraphics : visualizing complex relationships in art, science, and technology , 1978 .

[25]  Georges G. Grinstein,et al.  Iconographic Displays For Visualizing Multidimensional Data , 1988, Proceedings of the 1988 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics.

[26]  P. Fayers,et al.  The Visual Display of Quantitative Information , 1990 .

[27]  Frank M. Marchak,et al.  The effectiveness of dynamic graphics in revealing structure in multivariate data , 1992 .

[28]  B. Marx.  The Visual Display of Quantitative Information , 1985 .

[29]  John W. Tukey,et al.  A Projection Pursuit Algorithm for Exploratory Data Analysis , 1974, IEEE Transactions on Computers.

[30]  Gerard Salton,et al.  Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval , 1988, Inf. Process. Manag..

[31]  Hans-Peter Frei,et al.  Evaluating Weighted Search Terms as Booleau Queries , 1991, Information Retrieval.

[32]  Thomas Seidl,et al.  Datenbankenunterstützung für das Protein-Protein-Docking: ein effizienter und robuster Feature-Index , 1994 .

[33]  Jeff Beddow,et al.  Shape coding of multidimensional data on a microcomputer display , 1990, Proceedings of the First IEEE Conference on Visualization: Visualization `90.