Notice bibliographique
Résumé
Problems in the field of data visualization are "how to define the layout algorithm to discover the hidden relationships in the financial data" and "how to design and develop a reliable system to implement the layout algorithm". Although there were many solutions to deal with the problems, the methods mainly focused on visualizing network topologies or social networks. This thesis develops a novel tree layout algorithm based on a power-law degree distribution and a robust flash web application system to investigate relationships in financial time-series data. Compared to previous tree layout algorithms, this novel layout algorithm is flexible, scalable, and easy to implement. Additionally, this thesis presents the design structure and important features in the novel graph visualization system. This system provides a number of unique characteristics. For example, if a new focus node is selected, the feature of animating zooming with degree separations will track an animating transition from one to another layout for users. At last, based on many experiments, the thesis demonstrates the profound applications and practices of this system. When utilizing the visualization system to display the data in world crude oil price, we discover that the price fluctuations of crude oil within Organization of the Petroleum Exporting Countries (OPEC) or non-OPEC group are correlated, but price fluctuations of crude oil between difference groups are uncorrelated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».