Kontextsensitive Informationsvisualisierung mit kompositen Rich Internet Applications für Endnutzer. Statusvortrag zum Promotionsvorhaben

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1 Kontextsensitive Informationsvisualisierung mit kompositen Rich Internet Applications für Endnutzer Statusvortrag zum Promotionsvorhaben Dresden, Martin Voigt

2 Gliederung ca. 45 min 10 min 16 min 15 min 4 min Intro Related Work Konzept Fazit InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 2 von 2 XYZ

3 Intro ca. 45 min 10 min 16 min 15 min 4 min Intro Related Work Konzept Fazit Motivation Probleme Vision & Ziele InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 3 von 3 XYZ

4 Motivation Immer größer werdende Datenmengen [Cyganiak2011] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 4 von 4 XYZ

5 Motivation Immer größer werdende Datenmengen [Key2012] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 5 von 5 XYZ [1]

6 Motivation Wie soll man aus den Daten schlau werden? [3] Visuelle Analyse! [2] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 6 von 6 XYZ

7 Problemstellung 1 InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 7 von 7 XYZ

8 Probleme Endnutzer wissen nicht wirklich, wie man visualisiert. Sie sind meist überfordert. [4] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 8 von 8 XYZ

9 Motivation Ein Lösungsweg: Intelligente InfoVis-Systeme, die auf formales Expertenwissen zurückgreifen. [6] [5] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr. 9 von 9 XYZ

10 Probleme? [7] [5] [8] Expertenwissen liegt zumeist nicht maschinenlesbar / -verstehbar vor. InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

11 Motivation Ein Lösungsweg: Intelligente InfoVis-Systeme, die auf formales Expertenwissen zurückgreifen. [6] [5] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

12 Probleme Existierende Architektur von InfoVis-Systemen zu unflexibel für Internet als Anwendungsplattform InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

13 Zu lösende Forschungsfragen Wie kann man den Endanwender unterstützen? Daten- und Visualisierungsauswahl Interpretationshilfe [4] [6] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

14 Zu lösende Forschungsfragen Wie kann man den Endanwender unterstützen? Wie kann man welches Visualisierungswissen formalisieren? [7] [8] [5] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

15 Zu lösende Forschungsfragen Wie kann man den Endanwender unterstützen? Wie kann man welches Visualisierungswissen formalisieren? Wie sieht eine flexible Softwarearchitektur für künftige, webbasierte InfoVis-Systeme aus? Automatische Daten- und Visualisierungsintegration durch Endanwender zur Laufzeit Automatische Anpassung an Hard- und Softwareplattform, Nutzerpräferenzen, InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

16 Vision und Ziele Vision Ziele Semantik-gestützter Visualisierungsprozess für Endanwender Modulare Visualisierungsontologie Komponentenbasierte, adaptive Architektur für Visualisierungssystem InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

17 Related Work ca. 45 min 10 min 16 min 15 min 4 min Intro Related Work Konzept Fazit Einordnung Erkenntnisse aus Recherchen Fazit InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

18 Einordnung ins Forschungsgebiet Component-based InfoVis Automatic Information Visusalization Semantics-based InfoVis with Composite RIA Knowledge-assisted Semantics in Application Integration Composite RIA Semantic Web Technologies InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

19 Related Work Automatische Informationsvisualisierung Unterstützung des Anwenders Unterscheidung in datengetriebene [Mackinlay2007], aufgabengetriebene [Casner1991] und interaktionsgetriebene [Gotz2009] InfoVis InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

20 Related Work Fazit zur automatischen InfoVis Interaktionsgetriebener Ansatz + Tableaus Show Me sehr vielversprechend, insgesamt sehr verbreitet Visualisierungsprozess + Unterstützung des Anwenders, aber selten des Endnutzers Wissensmodell - Fast nur regelbasiert schlecht erweiterbar, kein Austausch, keine Transparenz für Nutzer, Architektur -- Monolithisch, schlecht erweiterbar, nicht kontextadaptiv InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

21 Related Work Knowledge-assisted (KAV) Formalisierung, Nutzung und Verteilung von Visualisierungswissen [Chen2009, Chen2010] unter Verwendung semantischer Technologien [Gilson2008] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

22 Related Work Fazit zur Knowledge-assisted InfoVis Verknüpfung von Komponenten und Ontologien vielversprechend, kaum praktische Durchdringung Visualisierungsprozess - Automatisiert, für Experten Wissensmodell + Nutzung sem. Technologien, Wiederverwendung von Wissen/Modellen, nicht geteilt Architektur -- Monolithisch & durchgängig VS. flexibel & unvollständig nicht kontextadaptiv InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

23 Related Work Komponentenbasierte Informationsvisualisierung Flexible Wiederverwendung von Visualisierungskomponenten InfoVis-Systeme [MacNeil2013] Dashboards [Few2006] Visualisierungsbibliotheken [14, 15] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

24 Related Work Fazit zur komponentenbasierten InfoVis Klarer Trend (in Forschung) sichtbar Visualisierungsprozess + bei Systemen gut abgedeckt, aber nicht für Endnutzer Wissensmodell -- keine sem. Technologien / Modelle genutzt Architektur + flexibel anpassbar, generische Daten-APIs aber nicht plattformunabhängig und kontextadaptiv InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

25 Related Work Semantikgestützte, komposite Rich Internet Anwendungen Flexibilisierung und Kostenersparnis durch Wiederverwendung der UI Anwendungsintegration auf UI-Ebene [Paulheim2009] Univ. Anwendungskomposition auf UI-Ebene [Pietschmann2012] Univ. Anwendungskomposition für Endanwender [Cappiello2011] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

26 Related Work Fazit für semantikgestützte, komposite RIA verbreitete Technologie, benötigt aber Adaption für InfoVis Visualisierungsprozess - Kompositionsprozess für InfoVis-Endnutzer ungeeignet Wissensmodell - Teils semantische Modelle genutzt, aber nicht für InfoVis Architektur + Plattformunabhängige, kontextsensitive Komposition aber keine generische Datenschnittstellen, Handling der Daten für InfoVis unzureichend InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

27 Related Work - Fazit InfoVis-Prozess Wissensmodell Architektur Automatische InfoVis Wissensgestützte InfoVis Komponentenbasierte InfoVis Komposite RIA Endanwender und Kontext bei der InfoVis vernachlässigt 2. Mangel an formalen Wissensmodellen für InfoVis 3. Komposite RIA gute konzeptionelle Basis für Architektur InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

28 Konzept ca. 45 min 10 min 16 min 15 min 4 min Intro Related Work Konzept Fazit Visualisierungsontologie Visualisierungsprozess Softwarearchitektur InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

29 Konzept im Überblick Visualisierungsontologie [Voigt2011, Voigt2012a, Polowinski2013] Annotation Graphic Data System Facts Activity Domain User InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

30 Konzept im Überblick Visualisierungsontologie [Voigt2012a] Data Schema Semantics DV:Name E:Tab SoM:Nom VA:Form Role:Ind... DV:Num SoM:Quan VA:Lightness Role:Dep... Description at Component-Scope graphic representation map level of detail overview functionality select, brush software requirements JavaScript, SVG... InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

31 Konzept im Überblick Semantik-gestützter InfoVis-Prozess [Voigt2012, Voigt2013] Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

32 Konzept im Überblick Anreicherung System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

33 Konzept im Überblick Anreicherung am Bsp. World Dataset [13] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction hasname SoM: Nominal Quantity: 239 DataType: xsd:string Role: Independent DistinctValues: 239 Domain: foaf:name hascountrypopulation SoM: Quantitative Quantity: 239 DataType: xsd:int Role: Dependent DistinctValues: 226 Domain: - VISO InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

34 Konzept im Überblick Human Interaction Datenreduzierung [Voigt2013a] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

35 Konzept im Überblick Human Interaction Datenreduzierung [Voigt2013a] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Country Continent InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

36 Konzept im Überblick Daten- und Visualisierungsauswahl [Voigt2012b] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

37 Konzept im Überblick Daten- und Visualisierungsauswahl [Voigt2012b] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

38 Konzept im Überblick Visualisierungsempfehlung [Voigt2012a] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

39 Konzept im Überblick Visualisierungsempfehlung [Voigt2012a] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Datenstruktur xsd:string xsd:int hasname hascountrypopulation Country Muss-Kriterien Level of Detail Overview Action Brushing iscountryincontinent Continent Resource Property Literal Kann-Kriterien Graphic Representation Map InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

40 Konzept im Überblick Konfiguration & Integration [Pietschmann2012] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

41 Konzept im Überblick Konfiguration & Integration [Pietschmann2012] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Select Highlight Highlight InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

42 Konzept im Überblick Externalisierung System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Human Interaction System User Data Upload Data Augmentation Data Pre- Data Reduction Data & Vis Recommendation Configuration Integration Perception & Internalization Knowledge Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

43 Konzept im Überblick Externalisierung System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Human Interaction Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

44 Konzept im Überblick Human Interaction Architektur [Voigt2012, Voigt2013] System User Data Pre- Data & Vis Perception & Data Upload Configuration Internalization Data Augmentation Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization VISO System Interaction 1 DaRe 3 CoRe 2 Runtime 5 33% 50% 16% User Wizard Components InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

45 Fazit ca. 45 min 10 min 16 min 15 min 4 min Intro Related Work Konzept Fazit Probleme Ziele Ausblick InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

46 Fazit Webbasierte, kontextsensitive InfoVis für Endnutzer noch in Kinderschuhen Endnutzer allg. vernachlässigt [9] [4] InfoVis-Architekturen nicht für Internet als Anwendungsplattform ausgelegt InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

47 Fazit Dissertation liefert Beitrag durch Semantik-gestützter Visualisierungsprozess Human Interaction für Endanwender System User Data Pre- Data & Vis Data Upload Configuration Data Augmentation Perception & Internalization Knowledge Data Reduction Recommendation Integration Externalization System Interaction Modulare Visualisierungsontologie Graphic Data Annotation System Facts Activity Domain User Komponentenbasierte, adaptive Architektur für InfoVis-System 1 DaRe 4 Runtime VISO 3 CoRe % 50% 16% User Wizard Components InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

48 Was ist noch zu tun? konzeptionelle Erweiterungen (bis Ende Juli) subjektive Interessantheit der Daten, Laufzeitadaption, Interpretationshilfe Implementierung und Evaluation (bis Ende August) bestehende Einzelteile zusammenfügen Komponenten erstellen Evaluation Gesamtsystem Publizieren (bis Mitte August) VizBoard Evaluation bei ISWC 13 Dissertation schreiben (bis Oktober) InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

49 Danke! Fragen? [10] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

50 Eigene Publikationen [Voigt2013b] M. Voigt, M. Aleythe, P. Wehner: Towards Topics-based, Semanticsassisted News Search. Proc. of the 3rd Int. Conf. on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS'13), ACM, 2013 [Tietz2013] V. Tietz, A. Rümpel, M. Voigt, P. Siekmann, K. Meißner: Tool Support for Semantic Task Modeling. Proc. of the 3rd Int. Conf. on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS'13), ACM, 2013 [Voigt2013a] M. Voigt, V. Tietz, N. Piccolotto, K. Meißner: Attract Me! How Could End- Users Identify Interesting Resources? Proc. of the 3rd Int. Conf. on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS'13), ACM, 2013 [Voigt2013] M. Voigt, S. Pietschmann, K. Meißner: A Semantics-Based, End-User- Centered Information Process for Semantic Web Data. Semantic Models for Adaptive Interactive Systems, Springer, 2013 [Polowinski2013] J. Polowinski, M. Voigt: VISO: A Shared, Formal Knowledge Base as a Foundation for Semi-automatic InfoVis Systems. Proc. of the Conference on Human Factors in Computing Systems 2013 (CHI'13), ACM, 2013 [Voigt2012c] M. Voigt, A. Mitschick, J. Schulz: Yet Another Triple Store Benchmark? Practical Experiences with Real-World Data. SDA Workshop 2012 [Pietschmann2012] S. Pietschmann, M. Voigt, K. Meißner: Rich Communication Patterns for Mashups. ICWE 2012 InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

51 Eigene Publikationen [Voigt2012b] M. Voigt, A. Werstler, J. Polowinski, K. Meißner: Weighted Faceted Browsing for Characteristics-Based through End Users. EICS 2012 [Voigt2012a] M. Voigt, S. Pietschmann, L. Grammel, K. Meißner: Contextaware Recommendation of Components. eknow 2012 [Voigt2012] M. Voigt, S. Pietschmann, K. Meißner: Towards a Semantics- Based, End-User-Centered Information Process. SEMAIS Workshop 2012 [Tauscher2011] H. Tauscher, M. Voigt: Integrating visual presentations of construction multi models: design space exploration. CONVR 2011 [Voigt2011] M. Voigt, J. Polowinski: Towards a Unifying Ontology. TR 2011 [Pietschmann2009b] S. Pietschmann, M. Voigt, K. Meißner: Adaptive Rich User Interfaces for Human Interaction in Business Processes. WISE 2009 [Pietschmann2009a] S. Pietschmann, M. Voigt, A. Rümpel, K. Meißner: CRUISe: Composition of Rich User Interface Services. ICWE 2009 [Pietschmann2009] S. Pietschmann, M. Voigt, K. Meißner: Dynamic Composition of Service-Oriented Web User Interfaces. ICIW 2009 InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

52 Literatur [Bezold2009] Bezold, M.: Describing User Interactions in Adaptive Interactive Systems. User Modeling, Adaptation, and Personalization, Springer, 2009, 5535, [Brusilovsky1996] Brusilovsky, P.: Methods and techniques of adaptive hypermedia. User Modeling and User-Adapted Interaction, Kluwer Academic Publishers, 1996, 6, [Cappiello2011] Cappiello, C.; Matera, M.; Picozzi, M.; Sprega, G.; Barbagallo, D. & Francalanci, C.: DashMash: A Mashup Environment for End User Development. Web Engineering, Springer, 2011, 6757, [Card1999] Card, S. K.; Mackinlay, J. D. & Shneiderman, B.: Readings in information visualization: using vision to think. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1999 [Casner1991] Casner, S. M.: Task-analytic approach to the automated design of graphic presentations. ACM Trans. Graph., ACM, 1991, 10, [Chen2009] Chen, M.; Ebert, D.; Hagen, H.; Laramee, R.; van Liere, R.; Ma, K.-L.; Ribarsky, W.; Scheuermann, G. & Silver, D.: Data, Information, and Knowledge in. Computer Graphics and Applications, IEEE, 2009, 29, [Chen2010] Chen, M. & Hagen, H.: Guest Editors' Introduction: Knowledge-Assisted. Computer Graphics and Applications, IEEE, 2010, 30, InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

53 Literatur [Cyganiak2011] Cyganiak, R. & Jentzsch, A.: Linking Open Data cloud diagram [Daniel2007] Daniel, F.; Matera, M.; Yu, J.; Benatallah, B.; Saint-Paul, R. & Casati, F.: Understanding UI Integration: A Survey of Problems, Technologies, and Opportunities. Internet Computing, IEEE, 2007, 11, [Daniel2009] Daniel, F.; Casati, F.; Benatallah, B. & Shan, M.-C.: Hosted Universal Composition: Models, Languages and Infrastructure in mashart. Conceptual Modeling - ER 2009, Springer, 2009, 5829, [Daniel2010] Daniel, F.: Context-Aware Web Applications: The Model-Driven Way. VDM Verlag, 2010 [Few2006] Few, S.: Information Dashboard Design: The Effective Visual Communication of Data. O'Reilly Media, Inc., 2006 [Gilson2008] Gilson, O.; Silva, N.; Grant, P. & Chen, M.: From web data to visualization via ontology mapping. Computer Graphics Forum, 2008, 27, [Gotz2009] Gotz, D. & Wen, Z.: Behavior-driven visualization recommendation. IUI '09: Proceedings of the 13th international conference on Intelligent user interfaces, ACM, 2009, InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

54 Literatur [Grammel2010] Grammel, L.; Tory, M. & Storey, M.-A.: How Information Novices Construct s. Proc. InfoVis 2010, University of Victoria, 2010 [Grammel2010a] Grammel, L. & Storey, M.-A.: Choosel - Web-based Construction and Coordination for Information Novices. Proc. of. IEEE InfoVis 2010, 2010 [Haber1990] Haber, R. & McNabb, D. A.: Idioms: A Conceptual Model for Scientific Systems. in Scientific Computing, IEEE Computer Society Press, 1990, [Key2012] Key, A.; Howe, B.; Perry, D. & Aragon, C.: VizDeck: self-organizing dashboards for visual analytics. Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, ACM, 2012, [Keim2009] Keim, D. A.; Mansmann, F.; Stoffel, A. & Ziegler, H.: Visual Analytics. Encyclopedia of Database Systems, Springer, 2009 [Lorz2011] Lorz, A.; Rümpel, A.; Radeck, C.; Blichmann, G. & Pietschmann, S.: Introducing the EDYRA Vision: Engineering of Do-It-Yourself Rich Internet Applications. Proc. of the Int. Conference on Internet Technologies & Society 2011, 2011 InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

55 Literatur [Mackinlay1986] Mackinlay, J.: Automating the design of graphical presentations of relational information. ACM Trans. Graph., ACM, 1986, 5, [Mackinlay2007] Mackinlay, J.; Hanrahan, P. & Stolte, C.: Show Me: Automatic Presentation for Visual Analysis. IEEE Transactions on and Computer Graphics, IEEE Computer Society, 2007, 13, [MacNeil2013] MacNeil, S. & Elmqvist, N.: Mosaics For Multivariate Visual Exploration. Computer Graphics Forum, Blackwell Publishing Ltd, 2013, 0, 1-15 [Mazumdar2012] Mazumdar, S.; Petrelli, D. & Ciravegna, F.: Exploring User and System Requirements of Linked Data through a Visual Dashboard Approach. Semantic Web Journal, 2012 [Nazemi2011] Nazemi, K.; Stab, C. & Kuijper, A.: A reference model for adaptive visualization systems. Proceedings of the 14th international conference on Humancomputer interaction: design and development approaches, Springer, 2011, [Paulheim2009] Paulheim, H.: Ontologies for User Interface Integration. Proc. of the 8th Int.Semantic Web Conference, Springer, 2009, [Pietschmann2012] Pietschmann, S.: Modellgetriebene Entwicklung adaptiver, komponentenbasierter Mashup-Anwendungen. Technische Universität Dresden, 2012 InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

56 Literatur [Roth1991] Roth, S. F. & Mattis, J.: Automating the presentation of information. Artificial Intelligence Applications, Proc. of 7th IEEE Conf. on, 1991, 1, [Shneiderman1996] Shneiderman, B.: The eyes have it: a task by data type taxonomy for information visualizations. Visual Languages, Proceedings., IEEE Symposium on, 1996, [Shu2008] Shu, G.; Avis, N. & Rana, O.: Bringing semantics to visualization services. Advances in Engineering Software, Elsevier, 2008, 39, [Stolte2002] Stolte, C.; Tang, D. & Hanrahan, P.: Polaris: A System for Query, Analysis, and of Multidimensional Relational Databases. IEEE Transactions on and Computer Graphics, IEEE Computer Society, 2002, 8, [Swing2010] Swing, E.: Prajna: Adding Automated Reasoning to the Visual- Analysis Process. Computer Graphics and Applications, IEEE, 2010, 30, [Viegas2007] Viegas, F.; Wattenberg, M.; van Ham, F.; Kriss, J. & McKeon, M.: ManyEyes: a Site for at Internet Scale. and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 2007, 13, [Wang2009] Wang, X.; Jeong, D. H.; Dou, W.; Lee, S.-W.; Ribarsky, W. & Chang, R.: Defining and applying knowledge conversion processes to a visual analytics system. Computers & Graphics, 2009, 33, InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ

57 Referenzen [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] InfoVis mit RIA Martin Voigt Folie Nr von XYZ