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Rationale Visualization for Safety and Security – 用于安全监测的逻辑推理可视化

屏幕快照 2015-07-31 上午1.36.11

对于安全监测领域,一切重要的对象,包括人、物品、船只、交易记录等,都是时刻地被记录与监测着。他们需要监测这些对象的最新动态,并且判断出哪些对象处于异常状态。然而通常的数据挖掘方法与模型,会根据你的输入,直接给出一个输出,例如,这个人有75%的可能性有某种异常违法行为。然而这种方法并不能让分析人员了解,为什么?是哪些原因让算法做出了这样的判断?但这里传统的算法只能依靠分析人员进行推测了。

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Stroscope: 不规则测量时序数据的多尺度可视化方法(Stroscope: Multi-Scale Visualization of Irregularly Measured Time-Series Data)

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生活中很多被记录的数据都有时间信息:信用卡刷卡记录了消费行为、健康测量数据记录某个病人在发病时各项指标系数。传统时序数据可视化可以展示数据值随着时间如何变化,比如观察折线图中曲线的起伏,信用卡消费支出的变化一览无疑。然而,不知你有没有思索过,这些可视化方法是否“准确如实”地传达出测量数据的所有信息?
这里,一篇有趣的论文就指出了这么一个问题,一个极其重要却往往被传统时序数据可视化忽视的现象:大多数的时序数据都是伴随着事件发生,其测量的的频率间隔并不规则,对这类非规律频率测量的时序数据(以下简称非规则测量时序数据)而言,测量频率/测量间隔本身也是一个重要的信息。比如该如何表示缺省的测量值?对于没有测量点的时间段,传统的采用插值的方法来猜测的数值是否会造成误会?
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Perfopticon: Visual Query Analysis for Distributed Databases (Perfopticon: 针对分布式数据库的可视检索分析工具)

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随着数据量的日益增大,分布式数据库逐渐被广泛采用。数据库开发人员和用户在进行数据库检索时,会不时碰到检索速度慢等问题,需要有力的工具来帮助人们分析检索的瓶颈。而在分布式数据库中,执行情况的分析变得更加复杂。这篇论文提供了Perfopticon工具,来帮助人们追踪、分析分布式数据库检索的执行过程,从而高效地定位问题所在。

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