Visual analytics (VA) is a visually assisted exploratory analysis approach in which knowledge discovery is executed interactively between the user and system in a human-centered manner. The purpose of this study is to develop a method for the VA of set data aimed at supporting knowledge discovery and member selection. A typical target application is a visual support system for team analysis and member selection, by which users can analyze past teams and examine candidate lineups for new teams. Because there are several difficulties, such as the combinatorial explosion problem, developing a VA system of set data is challenging. In this study, we first define the requirements that the target system should satisfy and clarify the accompanying challenges. Then we propose a method for the VA of set data, which satisfies the requirements. The key idea is to model the generation process of sets and their outputs using a manifold network model. The proposed method visualizes the relevant factors as a set of topographic maps on which various information is visualized. Furthermore, using the topographic maps as a bidirectional interface, users can indicate their targets of interest in the system on these maps. We demonstrate the proposed method by applying it to basketball teams, and compare with a benchmark system for outcome prediction and lineup reconstruction tasks. Because the method can be adapted to individual application cases by extending the network structure, it can be a general method by which practical systems can be built.

可视化分析 (VA) 是一种视觉辅助探索性分析方法，其中知识发现以以人为中心的方式在用户和系统之间交互执行。本研究的目的是开发一种用于支持知识发现和成员选择的集合数据的 VA 方法。典型的目标应用程序是用于团队分析和成员选择的可视化支持系统，用户可以通过该系统分析过去的团队并检查新团队的候选阵容。由于存在多种困难，例如组合爆炸问题，开发集合数据的 VA 系统具有挑战性。在本研究中，我们首先定义目标系统应满足的要求并阐明伴随的挑战。然后我们提出了一种满足要求的集合数据的VA方法。关键思想是使用流形网络模型对集合及其输出的生成过程进行建模。所提出的方法将相关因素可视化为一组在其上可视化各种信息的地形图。此外，使用地形图作为双向接口，用户可以在这些地图上指示系统中他们感兴趣的目标。我们通过将其应用于篮球队来演示所提出的方法，并与结果预测和阵容重建任务的基准系统进行比较。由于该方法可以通过扩展网络结构来适应个别应用案例，因此可以成为构建实用系统的通用方法。所提出的方法将相关因素可视化为一组在其上可视化各种信息的地形图。此外，使用地形图作为双向接口，用户可以在这些地图上指示系统中他们感兴趣的目标。我们通过将其应用于篮球队来演示所提出的方法，并与结果预测和阵容重建任务的基准系统进行比较。由于该方法可以通过扩展网络结构来适应个别应用案例，因此可以成为构建实用系统的通用方法。所提出的方法将相关因素可视化为一组在其上可视化各种信息的地形图。此外，使用地形图作为双向接口，用户可以在这些地图上指示系统中他们感兴趣的目标。我们通过将其应用于篮球队来演示所提出的方法，并与结果预测和阵容重建任务的基准系统进行比较。由于该方法可以通过扩展网络结构来适应个别应用案例，因此可以成为构建实用系统的通用方法。我们通过将其应用于篮球队来演示所提出的方法，并与结果预测和阵容重建任务的基准系统进行比较。由于该方法可以通过扩展网络结构来适应个别应用案例，因此可以成为构建实用系统的通用方法。我们通过将其应用于篮球队来演示所提出的方法，并与结果预测和阵容重建任务的基准系统进行比较。由于该方法可以通过扩展网络结构来适应个别应用案例，因此可以成为构建实用系统的通用方法。