| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Borges, Vinícius Ruela Pereira | - |
| dc.contributor.author | Holanda, Maria Eduarda Machado de | - |
| dc.identifier.citation | HOLANDA, Maria Eduarda M. de. FoodVis: a system for visual exploration of food composition data. 2024. 16 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2024. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Alimentos - composição | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Análise de dados | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Aplicações web | pt_BR |
| dc.title | FoodVis : a system for visual exploration of food composition data | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2024-12-02T21:08:19Z | - |
| dc.date.available | 2024-12-02T21:08:19Z | - |
| dc.date.submitted | 2024-09-18 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/40797 | - |
| dc.language.iso | Inglês | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Analyzing food composition is a challenging task mainly due to the wide diversity of ingredients and nutrients in food samples, resulting in complex data presenting both categorical and numerical attributes. Moreover, the ever-growing volume of food composition data makes data analysis difficult and time-consuming for nutritionists. This scenario motivated us to propose FoodVis, an interactive web-based tool that allows nutritionists to gain insights and extract meaningful knowledge by interpreting visualizations of food composition data. The tool was devised by taking into account activities commonly performed by nutritionists, such as identifying similar food products, analyzing nutrient distributions, exploring ingredient relationships, and labeling products based on specific attributes. In this sense, FoodVis incorporates interactive visualizations based on dimensionality reduction, graphs, and parallel coordinates, each one conveying specific patterns and properties of data in both global and local analysis. We performed experiments to validate FoodVis, focusing on the effectiveness and quality of visualizations. Moreover, interviews with nutritionists were conducted to assess the usability of FoodVis, providing valuable insights into its practical applications in nutrition. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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