KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARNI REAL VAQT REJIMIDA VIZUALIZATSIYA QILISH UCHUN ADAPTIVE M4 GEOMETRIK-PERSEPTUAL AGREGATSIYA ALGORITMI
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21007661Ключевые слова:
vizualizatsiya, vaqt qatori, geometrik soddalashtirish, egri chiziq, kompozit muhimlik, M4, LTTB, perseptual aniqlik, real vaqt, big data.Аннотация
Maqolada katta hajmdagi (big data) vaqt qatorlarini cheklangan piksel o‘lchamli ekranda real vaqt rejimida
vizualizatsiya qilishda yuzaga keladigan geometrik soddalashtirish (curve simplification) masalasi qaraladi. Mavjud agregatsiya
algoritmlari (MinMax, M4, LTTB va boshqalar) tahlil qilinib, ularning anomaliya va trend o‘zgarish nuqtalarini yo‘qotish
kamchiligi aniqlanadi. Klassik M4 rasterizatsiya algoritmini oltita geometrik-perseptual xususiyat bilan kengaytiruvchi
va ularni yagona kompozit muhimlik formulasida birlashtiruvchi AdaptiveM4 algoritmi taklif etiladi. Algoritm chiziqli O(n)
hisoblash murakkabligini saqlagan holda anomal nuqtalarni saqlash ko‘rsatkichini 60% dan 95% gacha oshiradi. Geometrik
(Fréchet, Hausdorff masofalari, yuza farqi) va perseptual (SSIM) metrikalar yordamida algoritm sifati baholandi
Библиографические ссылки
Jugel U., Jerzak Z., Hackenbroich G., Markl V. M4: A Visualization-Oriented Time Series Data Aggregation //
Proceedings of the VLDB Endowment. - 2014. - Vol. 7, No. 10. - P. 797-808.
Steinarsson S. Downsampling Time Series for Visual Representation: Master’s thesis. - University of Iceland, 2013.
- 54 p.
Visvalingam M., Whyatt J.D. Line Generalisation by Repeated Elimination of Points // The Cartographic Journal. -
- Vol. 30, No. 1. - P. 46–51.
Douglas D.H., Peucker T.K. Algorithms for the Reduction of the Number of Points Required to Represent a Digitized
Line or its Caricature // The Canadian Cartographer. - 1973. - Vol. 10, No. 2. - P. 112-122.
Lin J., Keogh E., Lonardi S., Chiu B. A Symbolic Representation of Time Series, with Implications for Streaming
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.