Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo
God. 37 Br. 02 (2022): Zbornik radova Fakulteta tehničkih nauka
VIZUELNO PRETRAŽIVANJE PODATAKA
Apstrakt
Ovaj rad daje uvid u podatke i tehnike za vizuelizaciju podataka u cilju lakšeg korišćenja velikih količina podataka. Primeri pokazuju koliko vizuelni prikaz može olakšati rad čoveka u svakodnevnom životu. Kombinuju se čovek i algoritam za najbolji mogući ishod.
Reference
[1] D.A.Keim, „IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS“, 2002.
[2] D. A. KEIM, „Visual Data-Mining Techniques“. 2002.
[3] http://cloudnsci.fi/wiki/index.php?n=HeatMiner.Rate OfIndebtedness (pristupljeno u oktobru 2021.)
[4] http://cloudnsci.fi/wiki/index.php?n=HeatMiner.Traf ficNoiseInHelsinki (pristupljeno u oktobru 2021.)
[5] http://cloudnsci.fi/wiki/index.php?n=HeatMiner.Traf ficAccidentsInHelsinki (pristupljeno u oktobru 2021.)
[6] http://cloudnsci.fi/wiki/index.php?n=HeatMiner.Dee rCrashesInFinland (pristupljeno u oktobru 2021.)
[7] http://cloudnsci.fi/wiki/index.php?n=HeatMiner.Visi torLocationHeatmaps (pristupljeno u oktobru 2021.)
[8] E. Karn, „Visualization of Real Time Data Driven Systems using D3 Visualization Technique“.
[9] D. Asimov, “The grand tour: A tool for viewing multidimensional data“, 1985.
[10] S. J. Simoff1, M. H. Böhlen, and A. Mazeika, „Visual Data Mining: An Introduction and Overview“ ,2007.