Techniki wizualizacji tekstu z wykorzystaniem chmur znaczników i drzew znaczników

• Autorzy: Andrzej Dudek

Warianty tytułu

Text Visualization Techniques with the Use of Tag Clouds and Tree Clouds

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł składa się z czterech części: pierwsza opisuje techniki wizualizacji za pomocą chmur znaczników, druga - chmur słów wraz z przykładami ich konkretnych realizacji, trzecia opisuje stosunkowo nową ich odmianę - drzewa znaczników, a czwarta proponuje obszary zastosowań tych technik w badaniach marketingowych i przedstawia uwagi końcowe. (fragment tekstu)

EN

Traditional data visualization techniques in a widely-mentioned multivariate statistical analysis require input in form of numerical data, most often - data matrices. The visualization of text data has never been considered in literature of subject and wording "text visualization" has been treated as an oxymoron. The situation has changed due to the expansion of the Internet and growing in exponential rate, number of world-wide-web pages. In the last few years such techniques as tag clouds, word clouds and tree clouds have appeared and gained a rapid popularity. In the article, creation of tag clouds, tag trees and tree clouds algorithms are described along with the various forms of tag clouds realization examples. The main areas of the usage of those techniques in marketing research are also proposed. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wizualizacja danych; Badania marketingowe; Programy graficzne

EN

Data visualisation; Marketing research; Graphics software

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 86 Wizualizacja wyników badań marketingowych : podejścia, metody i zastosowania
• Strony: 85--92

Twórcy

autor

Andrzej Dudek

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Barthelemy J.P., Luong N.X., Sur la topologie d'un arbre phylogenetique: aspects theoriques, algorithmes et applications l'analyse de donnees textuelles, "Mathematiques et Sciences Humaines" 1987, 100, p. 57-80.
• Bock H.-H., Diday E. (red.), Analysis of Symbolic Data. Explanatory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg 2000.
• Cilibrasi R., Vitanyi P. , The Google Similarity Distance, IEEE/ACM Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2007.
• Fujimura K., Fujimura S., Matsubayashi T., Yamada T., Okuda H., Topigraphy: Visualization for Largescale Tag Clouds, Proceedings of the 17th International Conference on World Wide Web, 2008.
• Gambette P., Veronis J., Visualising a Text with a Tree Clouds, Proceedings of XI International Federation of Classification Conference, w druku.
• Gascuel O., Levy D., A Reduction Algorithm for Approximating a (Nonmetric) Dissimilarity by a Tree Distance. Journal of Classification 1996, 13(1), p. 129-155.
• Hassan-Montero Y., Herrero-Solana V., Improving Tag-Clouds as Visual Information Retrieval Interfaces, InSciT2006.
• Kaser O., Lemire D., TagCloud Drawing: Algorithms for Cloud Visualization, Proceedings of the 16th International Conference on World Wide Web, 2007.
• Mickiewicz A., Pan Tadeusz, czyli Ostatni Zajazd na Litwie. Historja szlachecka z r. 1811 i 1812, we dwunastu księgach wierszem, Paryż 1834.
• Saitou N., Nei M., The Neighbor-Joining Method: a New Method for Reconstructing Phylogenetic Trees, Molecular Biology and Evolution 1987, 4, p. 406-425.
• Veronis J., Hyperlex, Lexical Cartography for Information Retrieval, Computer, Speech and Language 2004, 18(3), p. 223-252.