Efficient Mining and Exploration of Multiple Axis-Aligned Intersecting Objects
Notice bibliographique
Résumé
Identifying and quantifying the size of multiple intersections among a large number of axis-aligned geometric objects is an essential computational geometry problem. The ability to solve this problem can effectively inform a number of spatial data mining methods and can provide support in decision making for a variety of applications. Currently, the state-of-the-art approach for addressing such intersection problems resorts to an algorithmic paradigm, collectively known as the sweep-line algorithm. However, its application on specific instances of the problem inherits a number of limitations. With that mind, we design and implement a novel, exact, fast and scalable yet versatile, sweep-line based algorithm, named SLIG. Our algorithm can be employed in a number of problems and applications involving the efficient computation of numerous axis-aligned object intersection problems in multiple dimensions. The key idea of our algorithm lies in constructing an auxiliary data structure when the sweep line algorithm is applied, an intersection graph. This graph can effectively be used to provide connectivity properties among overlapping objects, as well as to inform the much harder problem of finding the location and size of the common area defined by multiple overlapping objects. A thorough experimental evaluation on synthetic data of various characteristics and sizes, demonstrates that SLIG performs significantly faster than classic sweep-line based algorithms. SLIG is not only faster and more versatile, but also provides a suite of powerful querying capabilities. To support the reproducibility of our methods, we make source code and datasets available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».