Designing Data Visualization System Based on Language-Oriented Approach

A. D. Dzheiranian; Ermakov I. D.; Proskuryakov K. A.; L. N. Lyadova

doi:10.15514/ISPRAS-2024-36(2)-10

Публикации

?

Designing Data Visualization System Based on Language-Oriented Approach

Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2024. Vol. 36. No. 2. P. 127–140.

A. D. Dzheiranian, Ermakov I. D., Proskuryakov K. A., L. N. Lyadova

Предлагается метод визуализации данных, основанный на языково-ориентированном подходе. Проведен анализ инструментов визуализации данных и возможности их настройки на предметные области исходя из потребностей пользователей. Отмечено, что эти инструменты требуют от пользователей высокой квалификации для настройки формата визуализации данных (пользователи должны иметь навыки программирования). Предлагается настраивать средства визуализации под нужды пользователей и специфику решаемых пользователями задач путем создания предметно-ориентированных языков (DSL). Описывается архитектура системы, основанной на использовании многоаспектной онтологии. Онтология включает описания языков и предметных областей, а также правила генерации новых языков и трансформации построенных моделей. Языки предназначены для описания различных классов диаграмм. Эта система включает в себя инструменты для автоматического создания новых DSL посредством отображения онтологии предметной области на метамодель базового языка по заданным пользователем правилам. Выполнена классификация различных типов диаграмм и выявлены основные компоненты диаграмм каждого типа, что дает основу для создания онтологии языков визуализации данных. Предлагается базовый язык для создания диаграмм. Демонстрируется возможность настройки языка для конкретных предметных областей. Приведен пример созданных моделей визуализации данных.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: метамоделирование metamodeling domain-specific modeling предметно-ориентированное моделирование domain-specific language предметно-ориентированный язык data visualization визуализация данных model transformation Формальная грамматика formal grammar multifaceted ontology многоаспектная онтология трансформация модели

Mean-field reduction of networks of bursting neurons

Inês G., Скороход С. Н., Matteo d. V. и др., Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 2027 Vol. 164 P. 1–13

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Основы теории информации

Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330

Добавлено: 14 октября 2026 г.

Studies in Computational Intelligence

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273

Добавлено: 13 октября 2026 г.

When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159

Добавлено: 13 октября 2026 г.

LiteKV: A KV cache compression method for efficient inference on resource-constrained devices

Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7

Добавлено: 13 октября 2026 г.

No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species

Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460

Добавлено: 12 октября 2026 г.

JavaCapsule: Итеративная генерация и отладка Java-кода на основе структурированной обратной связи

Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90

Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...

Добавлено: 12 октября 2026 г.

Проектирование инструментов визуализации данных на основе интеграции возможностей предметно-ориентированного моделирования и генеративного искусственного интеллекта

Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.

Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...

Добавлено: 5 мая 2026 г.

Обэриуты в кругу Михаила Кузмина (сетевой анализ)

Пахомова А. С., Вестник Московского университета. Серия 9: Филология 2026 № 1 С. 162–177

С середины 1920-х гг. будущие обэриуты — А.И. Введенский, Д. Хармс, К.К. Вагинов — сблизились с кругом поэта, прозаика и драматурга М.А. Кузмина и к концу десятилетия стали постоянными посетителями его дома. Тема «Кузмин и обэриуты» достаточно разработана, однако в много численных исследованиях фокус смещается на прагматику сближения с из вестным писателем самих чинарей, для которых контакты с Кузминым были способом ...

Добавлено: 1 апреля 2026 г.

Преодоление ограничений современных инструментов визуализации данных: новая методология

Джейранян А. Д., Лядова Л. Н., В кн.: BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics: сб. науч. ст. XI Междунар. науч.-практ. конф. (Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года).: Мн.: БГУИР, 2025. С. 386–396.

Выполнен анализ существующих методов и инструментов визуализации данных, выявлены их ограничения, связанные с необходимостью продвинутых навыков программирования или недостаточной гибкостью настройки. Предложена методология разработки инструментов визуализации данных на основе экспертных знаний, обеспечивающая возможность эффективного создания настраиваемых визуальных представлений. Методология включает три ключевых подхода: (1) разработку предметно-ориентированных языков (DSLs) для визуализации данных, (2) автоматизированную генерацию скриптов визуализации ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.