Extraction et visualisation de structures arborescentes à partir de treillis de concepts

摘要

Les logiciels classiques produits dans le contexte de l'analyse formelle de concepts font peu d'usage des techniques de visualisation, et produisent des représentations de treillis de concepts peu lisibles lorsque le nombre des concepts de ces treillis dépasse quelques dizaines. Ceci est problématique, dans la mesure où le nombre de concepts dans ces treillis croît significativement avec la taille des données et leur nombre de dimensions. Dans cet article, nous proposons plusieurs méthodes pour améliorer la lisibilité des treillis de Galois : tout d'abord par l'extraction et la visualisation d'arbres dérivés des structures conceptuelles en treillis, et deuxièmement par l'utilisation de techniques colorimétriques et de distorsion. Ces contributions constituent un pas important dans l'analyse visuelle de structures conceptuelles, puisqu'elles permettent à des experts du domaine d'explorer visuellement de grands ensembles de données, que les visualisations traditionnelles de treillis de concept ne peuvent pas représenter de manière efficace.%Traditional software in Formal Concept Analysis makes little use of visualization techniques, producing poorly readable concept lattice representations when the number of concepts exceeds a few dozens. This is problematic as the number of concepts in such lattices grows significantly with the size of the data and the number of its dimensions. In this work we propose several methods to enhance the readability of concept lattices firstly though colouring and distortion techniques, and secondly by extracting and visualizing trees derived from concept lattice structures. These contributions represent an important step in the visual analysis of conceptual structures, as domain experts may visually explore large datasets that traditional visualizations of concept lattice cannot represent effectively.