Representações visuais têm sido adotadas na exploração de conjuntos de documentos, auxiliando a extração de conhecimento sem que seja necessária a análise individual de milhares de textos. Mapas de documentos, em particular, apresentam documentos individualmente representados espalhados em um espaço visual, refletindo suas relações de similaridade ou conexões. A construção destes mapas de documentos inclui, entre outras tarefas, o posicionamento dos textos e a identificação automática de áreas temáticas. Um desafio é a visualização de conjuntos dinâmicos de documentos. Na visualização de informação, é comum que alterações no conjunto de dados tenham um forte impacto na organização do espaço visual, dificultando a manutenção, por parte do usuário, de um mapa mental que o auxilie na interpretação dos dados apresentados e no acompanhamento das mudanças sofridas pelo conjunto de dados. Esta tese introduz um algoritmo para a construção dinâmica de mapas de documentos, capaz de manter uma disposição coerente à medida que elementos são adicionados ou removidos. O processo, inerentemente incremental e de baixa complexidade, utiliza um espaço bidimensional dividido em células, análogo a um tabuleiro de xadrez. Resultados consistentes foram alcançados em comparação com técnicas não incrementais de projeção de dados multidimensionais, tendo sido a técnica aplicada também em outros domínios, além de conjuntos de documentos. A visualização resultante não está sujeita a problemas de oclusão. A identificação de áreas temáticas é alcançada com técnicas de extração de regras de associação representativas para a identificação automática de tópicos. A combinação da extração de tópicos com a projeção incremental de dados em um processo integrado de mineração visual de textos compõe um espaço visual em que tópicos e áreas de interesse são destacados e atualizados à medida que o conjunto de dados é modificado

Visual representations are often adopted to explore document collections, assisting in knowledge extraction, and avoiding the thorough analysis of thousands of documents. Document maps present individual documents in visual spaces in such a way that their placement reflects similarity relations or connections between them. Building these maps requires, among other tasks, placing each document and identifying interesting areas or subsets. A current challenge is to visualize dynamic data sets. In Information Visualization, adding and removing data elements can strongly impact the underlying visual space. That can prevent a user from preserving a mental map that could assist her/him on understanding the content of a growing collection of documents or tracking changes on the underlying data set. This thesis presents a novel algorithm to create dynamic document maps, capable of maintaining a coherent disposition of elements, even for completely renewed sets. The process is inherently incremental, has low complexity and places elements on a 2D grid, analogous to a chess board. Consistent results were obtained as compared to (non-incremental) multidimensional scaling solutions, even when applied to visualizing domains other than document collections. Moreover, the corresponding visualization is not susceptible to occlusion. To assist users in indentifying interesting subsets, a topic extraction technique based on association rule mining was also developed. Together, they create a visual space where topics and interesting subsets are highlighted and constantly updated as the data set changes