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Enregistrement W4381326963 · doi:10.1145/3589290

OM3: An Ordered Multi-level Min-Max Representation for Interactive Progressive Visualization of Time Series

2023· article· en· W4381326963 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Management of Data · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTime Series Analysis and Forecasting
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceZoomVisualizationRepresentation (politics)RangingLatency (audio)Series (stratigraphy)Data miningComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel multi-level representation of time series called OM3 that facilitates efficient interactive progressive visualization of large data stored in a database and supports various interactions such as resizing, panning, zooming, and visual query. Based on our proposed line-segment aggregation, this representation can produce error-free line visualizations that preserve the shape of a time series in windows of arbitrary sizes. To reduce the interaction latency, we develop an incremental tree-based query strategy to support progressive visualizations, allowing a finer control on the accuracy-time tradeoff. We quantitatively compare OM3 with state-of-the-art methods, including a method implemented on a leading time-series database InfluxDB, in two settings with databases residing either in the local area network or on the cloud. Results show that OM^3 maintains a low latency within 300~ms on the web browser and a high data reduction ratio regardless of the data size (ranging from millions to billions of records), achieving around 1,000 times faster than the state-of-the-art methods on the largest dataset experimented with.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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