State of the Art in Edge and Trail Bundling Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bundling techniques provide a visual simplification of a graph drawing or trail set, by spatially grouping similar graph edges or trails. This way, the structure of the visualization becomes simpler and thereby easier to comprehend in terms of assessing relations that are encoded by such paths, such as finding groups of strongly interrelated nodes in a graph, finding connections between spatial regions on a map linked by a number of vehicle trails, or discerning the motion structure of a set of objects by analyzing their paths. In this state of the art report, we aim to improve the understanding of graph and trail bundling via the following main contributions. First, we propose a data‐based taxonomy that organizes bundling methods on the type of data they work on (graphs vs trails, which we refer to as paths). Based on a formal definition of path bundling, we propose a generic framework that describes the typical steps of all bundling algorithms in terms of high‐level operations and show how existing method classes implement these steps. Next, we propose a description of tasks that bundling aims to address. Finally, we provide a wide set of example applications of bundling techniques and relate these to the above‐mentioned taxonomies. Through these contributions, we aim to help both researchers and users to understand the bundling landscape as well as its technicalities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle