Abstract-Vi presenterar en online visuell analys metod för att hjälpa användare att utforska och förstå hierarkisk ämnesutveckling i hög volym textströmmar. Den viktigaste tanken bakom detta tillvägagångssätt är att identifiera representativa ämnen i inkommande dokument och anpassa dem till de befintliga representativa ämnen som de omedelbart följer (i tid). I detta syfte lär vi oss en uppsättning strömmande trädklipp från ämnesträd baserat på användarvalda fokusnoder. En dynamisk Bayesiansk nätverksmodell har utvecklats för att härleda trädsnitten i de inkommande ämnesträden för att balansera lämpligheten hos varje träd som klipps och jämnheten mellan intilliggande trädsnitt. Genom att koppla ihop motsvarande ämnen vid olika tidpunkter kan vi ge en översikt över de framväxande hierarkiska ämnena. En sedimenteringsbaserad visualisering har utformats för att möjliggöra en interaktiv analys av strömmande textdata från globala mönster till lokala detaljer. Vi utvärderade vår metod på verkliga dataset och resultaten är i allmänhet gynnsamma.
Liu m.fl. REF föreslog en sedimenteringsbaserad visualiseringsteknik för att illustrera ämnesutveckling som gör det möjligt för användare att utforska hierarkisk ämnesutveckling i textströmmar med hög volym.
Online Visual Analytics of Text Streams
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}