Розробка програмного забезпечення для рекомендацій візуалізації складних даних

Abstract

У роботі проведено дослідження на класичних алгоритмах машинного навчання для вибору найбільш придатних візуалізацій до набору даних, запропоновано способи покращення точності таких алгоритмів, також написано програмне забезпечення, котре візуалізує отримані результати. Вивчено алгоритми існуючих систем рекомендацій візуалізацій. Вибрано ознаки, що видобуваються з даних, на яких за допомогою алгоритмів машинного навчання визначається придатний тип візуалізації. Обрано і навчено алгоритми на підготовлених наборах даних. Продемонстровано можливість використовувати ці алгоритми для веб-застосунку, який надає рекомендації типу візуалізацій.

In the thesis research has been conducted on classical machine learning algorithms to select the most suitable visualizations for a data set, suggests ways to improve the accuracy of such algorithms, writes software for visualization. The algorithms of existing visualization recommendation systems have been studied. Features extracted from data have been selected, on which a suitable visualization type is determined using machine learning algorithms. Algorithms have been selected and trained on prepared data sets. The possibility of using these algorithms for a web application that provides recommendations on the type of visualizations has been demonstrated.