Ökningen av datainsamling inom olika områden kräver en anpassning av metoder för visualisering för att hantera magnituder som överstiger antalet tillgängliga pixlar på skärmar och utmanande interaktivitet. Denna ökning av datamängdernas storlek har fått stöd genom införandet av tillgänglig och skalbar infrastruktur för lagring och databehandling. På samma sätt behöver visualiseringssystem perceptuell och interaktiv skalbarhet. Vi presenterar ett komplett system, som uppfyller kraven i ovan nämnda miljö, för visuell undersökning av stora flerdimensionella data med parallella koordinater. Perceptuell skalbarhet hanteras med data abstraktion medan interaktioner förlitar sig på server-sidan dataintensiv beräkning och hårdvaruaccelererad rendering på klient-sidan. Systemet använder en hybrid computing metod för att hantera pre-computing tid eller utrymme begränsningar och uppnår lyhördhet för de viktigaste parallella koordinater plott interaktionsverktyg på miljarder poster.
Sansen m.fl. REF presenterar ett system för visuell undersökning av stora flerdimensionella data med parallella koordinater baserade på en stor datainfrastruktur, som använder en hybrid databehandlingsmetod för att rymma pre-computing tid och hårdvaruaccelererad rendering för att minska renderingstiden.
Visual Exploration of Large Multidimensional Data Using Parallel Coordinates on Big Data Infrastructure
{'venue': 'Informatics', 'journal': 'Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}