SammanfattningMöjligheten att identifiera och presentera de viktigaste aspekterna av tidsförändrande data är av avgörande betydelse inom många vetenskaps- och ingenjörsområden. Detta dokument introducerar en vikt-driven inställning till tidsvarierande volym data visualisering för att förbättra denna förmåga. Genom att genomföra en blockvis analys av data i det gemensamma funktion-temporella utrymmet, vi härleder en viktig kurva för varje datablock baserat på formuleringen av villkorlig entropi från informationsteori. Varje kurva karakteriserar det lokala temporal beteendet i respektive block, och klustra betydelsen kurvor av alla volym block effektivt classi es de underliggande data. Baserat på olika tidstrender som visas av viktkurvor och deras klusterresultat, föreslår vi flera intressanta och effektiva visualiseringstekniker för att avslöja de viktiga aspekterna av tidsvarierande data.
Ett anmärkningsvärt verk av Wang et al. REF använder en vikt driven strategi för att visualisera tidsvarierande volymdata.
Importance-Driven Time-Varying Data Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}