Abstract-Vi föreslår inkrementell tidsserievisualiseringsteknik med interaktiv distorsion som ett sätt att hantera tidsbaserade representationer av stora och dynamiska händelsedatamängder i begränsat utrymme. Moderna dataanalysutmaningar inom områdena nyhetspublicering, nätsäkerhet och finansiella tjänster kräver skalbara lösningar som hjälper användarna att analysera händelsedata på atomnivå samtidigt som tidssammanhanget bibehålls. Den inkrementella karaktären av data innebär att visualiseringar måste nödvändigtvis ändra deras innehåll och fortfarande ge begripliga representationer. I detta dokument tar vi itu med behovet av att hålla ett öga på den senaste tidens händelser tillsammans med att tillhandahålla ett sammanhang om det förflutna och göra relevanta mönster tillgängliga i vilken skala som helst. Vår metod anpassar sig till inkommande data genom att använda en sönderfallsfunktion för att låta objekten blekna bort beroende på deras relevans. Eftersom tillgång till detaljer också är viktigt, ger vi också en förstoringslins teknik som tar hänsyn till de snedvridningar som införs av logaritmiska tidsskalan för att förbättra läsbarheten i utvalda områden av intresse. Vi demonstrerar giltigheten av våra tekniker genom att tillämpa dem på inkrementella data som kommer från online nyhetsströmmar i olika tidsramar.
CloudLines REF är en tidsserievisualiseringsteknik för tidsbaserade representationer av stora och dynamiska händelsedatamängder i begränsat utrymme.
CloudLines: Compact Display of Event Episodes in Multiple Time-Series
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}