图6. 用户将颜色数据点映射到数据属性
图7. 系统调整颜色映射
图8. 用户通过调整数据点大小进行大小映射
图9. 系统调整大小映射
第三个是轴的转换。它将数据属性分配给一个可视化技术的轴，所推荐的属性直接显示在相应的轴上，数据属性与轴的距离显示其相关性。例如，在一个散点图，用户可以将一个或多个数据点移动，这将改变分配到轴的属性，改变之后所操作的数据点是接近当前坐标的。或者在条形图中，用户可以更改条形图的长度，将一个新属性映射到轴上。
图10. 系统将可能的数据属性分配给一个可视化技术的轴
最后一个是视图规范转换。它改变视图规格，但不改变底层技术。例如，用户可以通过将当前条形图中的最长的条拖动到轴的最左边或右边，来对一个条形图进行排序。
图11. 系统推荐对一个条形图进行排序
visexemplar使用推荐引擎，它可以利用一组意愿函数来从给定的演示产生转换。允许三种编码，包括位置，直接操作的颜色和大小。直接操作的每一个编码将调用一系列的相关的意愿函数，visexemplar共提供了7个意愿函数。根据提供的演示，意愿函数确定哪些转换是最相关的，然后推荐引擎将更新推荐表。推荐表的每一行表示一个潜在的转换，每个转换都包括名称、相关性和在接口上的位置。然后推荐引擎将表传递给接口，接口将根据给定的推荐表更新可视化。该表将在每个交互后更新，并存储一个潜在转换的排名列表。
图12. visexemplar使用推荐引擎利用一组意愿函数来从给定的演示产生转换
总体来说，本文介绍了可视化演示，一种新型可视化数据探索的用户交互模式。该方法可以将用户提供的可视化演示有意义的映射到可视化转换，并推荐给用户。
用户能够在一个现有的可视化中提供演示，系统计算适当的转换，来尽可能密切地进行转换。为了证明这一范式的技术可行性，他们开发了一个称为visexemplar的原型，它允许用户通过演示来通过可视化探索他们的数据。它使用一组意愿函数，用于计算一个最适合当前可视化演示的转换方法。