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Réalité virtuelle et Représentation de Données Complexes
Bénédicte DESCLEFS Réalité virtuelle et Représentation de Données Complexes LIP6, équipe Réseaux et Performances Michel SOTO Pr. Eric HORLAIT
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Problématique Très grande quantité de données brutes
Extraire l ’information utile Représenter cette information Trouver les métaphores adaptées Complexité de la 3D et des environnements virtuels Définir de nouvelles interfaces utilisateurs Évaluer la qualité des visualisations obtenues
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Objectifs du Data Mining
Déceler des tendances et des relations parmi les données Construire des modèles pour « agréger » l’information modèle descriptif modèle prédictif But : Mieux comprendre la structure des données pour pouvoir les exploiter efficacement
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Techniques de Data Mining
Étapes préliminaires indispensables : Identification du problème Préparation des données Construction, utilisation et vérification du modèle Data Mining visuel ou analyse de données « intelligente » Coopération de l ’ordinateur et de l ’homme : Homme : aptitude à détecter rapidement des tendances Ordinateur : Rapidité, précision, pas de « lassitude »
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Représentation des données
Données « physiques » Représentation en 3D naturelle Données abstraites Intérêt de la 3D pas évident Trouver les métaphores spatiales adaptées
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Exemples de métaphores
Métaphore : correspondance incomplète entre un domaine source et un domaine cible Graphes avec noeuds et liens (GV3D) 3D Rooms Paysages d’information (FileVis, SPIRE) Livres (WebBook) Villes (Software City, Information City)
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Visualisation de données : MineSet
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Visualisation de logiciels : Software City
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Visualisation de systèmes de fichiers : FSN
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Visualisation de sites Web : WebBook
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Visualisation de réseaux : VENoM
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Complexité de la 3D et des mondes virtuels
Nouveaux équipements Nouvel environnement Trouver de nouvelles techniques d ’interaction pour contrôler l ’espace 3D (Visualisation, Manipulation, Navigation)
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Amélioration de l ’interface utilisateur
Utilisation des aptitudes humaines naturelles Importance des systèmes sensoriel, cognitif et ergonomique humains Multi-modalité Utilisation simultanée de plusieurs modes de communication Environnement 100 % réaliste ? Introduction éventuelle de caractéristiques « magiques » Choix des équipements (pour la visualisation et la manipulation) et du mode de navigation
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Évaluation de la visualisation
Importance du contexte de l ’application, pour juger de la qualité d ’une visualisation Critères de qualité Tests psychologiques (à défaut de modèles numériques exacts)
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Conclusion Axes de recherche principaux :
Amélioration de l’interface 3D Modélisation de données complexes Représentation d’une structure hiérarchique acyclique Modélisation du Web ?
