Resumen de Visualización exploratoria e interactiva de modelos de reglas de asociación

Wilson Castillo Rojas, Alexis Peralta, Camilo Vargas

• español

  El artículo describe una propuesta de visualización exploratoria e interactiva para modelos de minería de datos generado con la técnica regla de asociación, aplicándole la técnica Self-Organizing Map (SOM) sobre cada componente o regla, junto a vistas proporcionadas por elementos gráficos implementados para complementar esta visualización. Esto busca establecer esquemas de visualización, que soporten la exploración visual del modelo en la etapa de ajuste del modelo de un proceso de minería de datos, y con esto responder preguntas genéricas de analistas de datos respecto del funcionamiento interno del modelo, y lograr apoyar en la comprensión del modelo generado. Este esquema de visualización propuesto se implementa por medio de un software experimental donde los analistas de datos disponen de diversos mecanismos de interacción que les permiten interactuar y explorar cada componente del modelo, con las vistas complementarias descritas con anterioridad. Finalmente, se analizan los resultados obtenidos desde un experimento controlado, llevado a cabo con un grupo de usuarios, y cuyo análisis preliminar de esta evaluación permite, por un lado, corroborar la utilidad del esquema de visualización propuesto sobre modelos de reglas de asociación, y su nivel de eficiencia en apoyar la comprensión del modelo generado.

• English

  The paper describes a proposal for interactive visualization for exploratory data mining models generated with association rule technique, applying the Self-Organizing Map (SOM) technique on each component or rule, with a view provided by graphic elements implemented to complement this visualization. This seeks to establish visualization schemes, which support the visual exploration stage model fit of a data mining process, and with this answer generic questions regarding data analysts inner workings of the model, and achieve support in understanding generated model. This proposed scheme is implemented visualization through experimental software where data analysts have different interaction mechanisms that allow them to interact and explore each component model, with additional views described above. Finally, results from a controlled experiment, conducted with a group of users whose preliminary analysis of this evaluation allow one hand confirm the usefulness of the proposed scheme on display models of association rules, and analyzes level of efficiency in support understanding of the generated model.