El proyecto titulado "Desarrollo de una metodología de visualización interactiva y eficaz de información en Big Data", es un trabajo de investigación del Departamento de Electrónica de la Universidad de Nariño, financiado por la Vicerrectoría de investigaciones Postgrados y Relaciones Internacionales (VIPRI).
Prof. Edgardo Javier Revelo Fuelagan
Director del proyecto-Director del Departamento de Electrónica-Universidad de Nariño
Prof. Andres Dario Pantoja Bucheli
Coinvestigador - Director del Grupo de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Electrónica-Universidad de Nariño
Prof. Diego Hernán Peluffo-Ordóñez
Investigador externo - Profesor Yachay Tech - Ecuador
Diego Fernando Peña
Fabian Marcelo Lopez Chamorro
Carlos Manuel Ortega Castillo
Cielo Basante Villota
Este proyecto describe una metodología de visualización de datos multidimensionales a través de un enfoque basado en el uso de métodos de reducción de dimensión y modelos de interacción humano-computador. Particularmente el estudio está orientado en explorar la combinación interactiva de métodos de reducción de dimensión (RD) con el fin de ampliar los espacios embebidos que se pueden obtener a partir de una base de datos de entrada, con el objetivo de dar al usuario la oportunidad de escoger la representación de los datos que más se ajusten a sus necesidades. Durante el desarrollo de este proyecto de investigación se proponen varios métodos de interacción y se tuvieron en cuenta dos formas de combinación de métodos de RD, la primera combinando los espacios embebidos resultantes y la segunda mediante la utilización de aproximaciones kernel. Finalmente, en base a los resultados obtenidos la metodología es aplicada para la creación de una herramienta de visualización de datos, la cual incorpora: i) modelos de interacción, ii) una mezcla de métodos de RD, iii) técnicas tradicionales de visualización (diagramas de dispersión y diagrama de coordenadas paralelas). Adicionalmente, con el propósito de generar una interacción dinámica (cambios en tiempo real), se implementa el algoritmo de sub-matrices localmente lineales para llevar a cabo el proceso de reducción de dimensión con un menor coste computacional. Es importante resaltar que toda la herramienta se desarrolla propiciando escalabilidad y modularidad para que trabajos futuros (mejoras) puedan ser fácilmente acopladas.
Objetivo general
Desarrollar una metodología de visualización interactiva y eficaz de información en Big Data, usando un modelo de interacción y técnicas de reducción de dimensión, que presente un buen compromiso entre desempeño en la representación de los datos y costo computacional.
Objetivos específicos