芸術科学会論文誌 投稿用カバーシート

■ 論文種類（以下のうちから一つ選択）
  ・原著論文 フルペーパー    
 

■ 論文分野（1)〜3)のうちから一つ選択）
  2) 科学系分野

■ カテゴリ（1個以上選択）
  a-4) CG技術(可視化)
  b-4) CGシステム

■ 該当特集（以下のうちから一つ選択）
  ・特集名「Nicograph特集号」

■ 論文題名(和文、英文)
左京と右京：大規模表形式データの可視化の一手法 、Sakyo & Ukyo: A technique for visualization of large-scale table data
■ 著者名(和文、英文)
橘春帆、　　Haruho Tachibana ,　伊藤貴之　Takayuki Itoh
■ 著者所属(和文、英文)
お茶の水女子大学大学院、Graduate School of Humanities and Sciences, Ochanomizu University
■ 著者e-mail
haruho@itolab.is.ocha.ac.jp

■ 連絡担当者の氏名、住所、所属、電話、Fax、e-mail
橘春帆	〒112-8610 東京都文京区大塚2-1-1
	お茶の水女子大学 理学部情報科学科 伊藤研究室
	TEL: (03)5978-5399\qquad FAX: (03)5978-5700
　　　　　haruho@itolab.is.ocha.ac.jp

■ 論文概要(和文400字程度、英文100ワード程度)
クラスタリングされた表形式データの内容を視覚的に理解するために，さまざまな情報可視化技術が発表されてきた．
しかし依然として，大規模な表形式データの情報可視化技術には，「一画面でどれだけ多くの情報を概観できるか」という観点から，まだ議論の余地があると考えられる．
本論文では，階層型データ可視化手法「平安京ビュー」を使った表形式データの可視化手法を提案する．
まず，表形式データの行および列を構成するデータ要素に，クラスタリングを適用し，各々の結果から階層型データを構築する．続いて，行を構成するデータ要素で構成される階層型データに対して，「平安京ビュー」を適用して可視化する．
同様に，列を構成するデータ要素で構成される階層型データに対しても，「平安京ビュー」を適用して可視化する．
この2つの可視化結果を相互に操作することで，大規模な表形式データの内容を探索する新しい可視化手法を実現する．
本論文では実験例として，新聞記事コーパスから作成された表形式データの可視化を試み，提案手法の有用性を検証する．

" How much information can we get on one screen?" 
This is one of the big problems of information visualization techniques.
Meanwhile, large-scale clustered table data is important in a lot of fields in information science.
To understand content of such table data, various visualization techniques have been presented.
However, large-scale table data visualization is still an open problem.
This report presents a table data visualization technique by using HeiankyoView, a large-scale hierarchical data visualization technique.
The presented technique first applies hierarchical clustering for both rows and columns of the table data.
Next, the hierarchical data, consists of rows, is visualized by Heiankyo View.
Similarly, the hierarchical data, consists of columns, is also visualized by another Heiankyo View.
The new visualization technique realizes the operations for the discovery of interesting contents in large-scale table data by providing user interface to interact the two visualization results each other.
This report introduces an example applying the table data, formed from a corpus data of newspaper, and then proofs the effectiveness of the proposed technique.

■ キーワード(和文5個程度、英文5個程度)
可視化、階層型データ、表形式データ、記事コーパスデータ
Visualization, Hierarchical data, Matrix data, corpus data