探索性标签助手：大规模文档集合的混合主动标签管理

本文定义了探索性标签的概念：使用计算和交互方法帮助分析员将大量文档分类到未知且不断演变的标签集中。虽然许多计算方法可以在数据围绕预定义类别或标签组织后分析数据并构建模型，但很少有方法首先解决可靠发现和管理这些标签的问题。为弥补这一差距，我们提出了一种交互式视觉数据分析方法，将人类驱动的标签构思、规范化和完善与机器驱动的推荐相结合。该方法使用户能够以探索性方式逐步发现和构思标签，并指定可用于自动匹配文档集合到标签的规则。为支持构思、规范化和标签评估过程，我们使用无监督机器学习方法提供建议和数据摘要。我们通过将其应用于实际标签问题以及受控用户研究来评估我们的方法，以识别和反思探索性标签活动中出现的交互模式。