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【24h】

La sédimentation visuelle Outil et technique pour visualiser les flux de données à destination du grand public

机译:可视沉降工具和技术,用于可视化向公众显示的数据流

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摘要

Cinq cent millions, c'est le nombre moyen de tweets envoyés par jour en 2013 , avec des pics pouvant atteindre pratiquement 150 000 tweets par secondes. Un tweet provoque une mise à jour de la base de données sur l'infrastructure de Twitter ; il peut contenir du texte, des images et de la vidéo. Ce type de flux de données répond à la définition de « Big data » : volume, vitesse, hétérogénéité. Pour analyser cette masse de données, deux approches peuvent se combiner : les méthodes automatiques permettant de répondre à des questions précises, et la visualisation pour explorer et extraire des informations sur des sous-ensembles de ces données. Durant les vingt dernières années, la communauté de recherche en visualisation a fait d'énormes progrès tant dans la conception que dans l'évaluation de ces techniques. Néanmoins, bien qu'un travail abandon existe sur les représentations du temps (Aigner, 2007), ces travaux se sont majoritairement concentrés sur la représentation visuelle de données statiques.
机译:五亿是2013年每天发送的平均推文数量,峰值约为每秒15万条。一条推文导致Twitter基础结构数据库的更新;它可以包含文本,图像和视频。这种类型的数据流符合“大数据”的定义:数量,速度,异构性。为了分析海量数据,可以将两种方法结合起来:用于回答特定问题的自动方法,以及用于探索和提取有关此数据子集的信息的可视化。在过去的二十年中,可视化研究界在这些技术的设计和评估方面都取得了巨大的进步。然而,尽管有很多关于时间表示的工作(Aigner,2007),但这些工作主要集中在静态数据的视觉表示上。

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