Abstract-Interactive visualiseringar är avgörande i ad hoc data prospektering och analys. Men med det växande antalet massiva datauppsättningar blir det allt svårare att skapa visualiseringar i interaktiva tidsskalaer. En metod för att förbättra hastigheten på visualiseringsverktyget är via datareduktion för att minska den beräkningsmässiga overheaden, men till en potentiell kostnad i visualisering noggrannhet. Gemensamma metoder för datareduktion, såsom enhetlig och stratifierad provtagning, utnyttjar inte det faktum att de tuples som provtas kommer att omvandlas till en visualisering för mänsklig konsumtion. Vi föreslår en visualiseringsmedveten provtagning (VAS) som garanterar högkvalitativ visualisering med en liten delmängd av hela datasetet. Vi validerar vår metod när den används för att sprida och kartritningar för tre gemensamma visualiseringsmål: regression, densitetsuppskattning och klusterbildning. Nyckeln till vår provtagningsmetods framgång är att välja en uppsättning tuples som minimerar en visualiseringsinspirerad förlustfunktion. Medan befintliga provtagningsmetoder minimerar felet i aggregeringsförfrågningar, fokuserar vi på en förlustfunktion som maximerar den visuella troheten hos scatter-plotter. Vår användarstudie bekräftar att vår föreslagna förlustfunktion i hög grad korrelerar med användarens framgång med att använda de resulterande visualiseringarna. Våra experiment visar att (i) VAS förbättrar användarens framgång med upp till 35% i olika visualiseringsuppgifter, och (ii) VAS kan uppnå en nödvändig visualisering kvalitet upp till 400× snabbare.
VAS REF-provdata för att minimera visualiseringsfelen för scatter-plots.
Visualization-Aware Sampling for Very Large Databases
{'venue': 'Data Engineering (ICDE), 2016 IEEE 32nd International Conference on. IEEE, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}