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Tesi etd-06052014-233519


Tipo di tesi
Tesi di dottorato di ricerca
Autore
ABRATE, MATTEO
URN
etd-06052014-233519
Titolo
Data Cartography: atlases and maps for non-geographical data
Settore scientifico disciplinare
ING-INF/05
Corso di studi
INGEGNERIA
Commissione
relatore Ing. Tesconi, Maurizio
relatore Dott. Marchetti, Andrea
tutor Dott. Bechini, Alessio
Parole chiave
  • trees
  • treemaps
  • space-filling curves
  • infovis
  • Information visualization
  • cartography
  • cartografia
  • alberi
  • visualizzazione delle informazioni
Data inizio appello
18/06/2014;
Disponibilità
completa
Riassunto analitico
La nostra società produce ed arricchisce continuamente dataset sempre più grandi e complessi. Data cartography, l’approccio che presentiamo in questa tesi, propone di utilizzare le esperienze congiunte del campo di ricerca dell’information visualization, che studia come sfruttare al meglio la potenza computazionale del canale visivo umano, e della cartografia, da secoli alle prese con la rappresentazione di realtà grandi e complesse, per estendere la realizzazione di mappe e atlanti anche a dataset non geografici.
Il presente lavoro si focalizza sulla creazione di mappe che rappresentino strutture dati gerarchiche, come file systems, tassonomie o strutture organizzative, e su una specifica tecnica di layout basata sulla geometria frattale delle space-filling curve. Vengono discussi diversi algoritmi e studi di design, e sono proposte, rappresentate e confrontate nuove soluzioni, lavorando sia con dati dimostrativi sia su casi di studio reali.

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Our society constantly produces and enriches complex, ever-growing datasets. Data cartography, the approach we are presenting in this thesis, leverages the findings of both information visualization, studying how to optimally exploit the processing power of the human visual channel, and cartography, that has been dealing with the problem of representing big and complex entities for centuries, to extend the practice of the creation of maps and atlases to non-geographic data.
The present work focuses on maps of hierarchical data, like file systems, taxonomies or organization structures, and on a specific layout technique based on the fractal geometry of space-filling curves. Many algorithms and design studies are discussed, and new solutions are suggested, represented and compared, working with data from both toy problems and real case studies.
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