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Sky Flow: A visual analysis of high-dimensional skylines in time-series

机译：天空：时间序列高维地平线的视觉分析

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Decision makers often find themselves in situations where they need to consider time-varying values for multi-criteria decision-making. Skyline queries are one of the most widely used methods of approaching multi-criteria decision-making problems because they reduce the size of search space by excluding inferior data. However, skylines in time-series data fluctuate with changes in attributes. Moreover, the number of skyline points increases as the number of dimensions increases, and the skyline query itself does not provide any ranking method. Thus, users are required to direct a considerable amount of effort into analyzing and finding the best selection. To address these issues, we propose SkyFlow, a visual analytical system for comparing time-varying data to facilitate the decision-making process. We apply two datasets in our system and describe scenarios to demonstrate the effectiveness of SkyFlow. In addition, we conduct a qualitative study to highlight the efficiency of our system in assisting users to compare candidates and make decisions involving time-series data.
机译：决策者经常在他们需要考虑多标准决策的时变价值的情况下发现自己。地平线查询是使用最广泛使用的方法之一，即接近多标准决策问题，因为它们通过排除劣等数据来减少搜索空间的大小。但是，时间序列数据中的天际线随着属性的变化而波动。此外，随着尺寸的数量增加，地平线点的数量增加，并且天际线查询本身不提供任何排名方法。因此，需要用户指导相当多的努力来分析和找到最佳选择。为了解决这些问题，我们提出了Skyflow，一种用于比较时变数据来促进决策过程的视觉分析系统。我们在我们的系统中应用两个数据集，并描述了展示Skyflow的有效性的场景。此外，我们还进行了一个定性研究，突出了我们在协助用户比较候选人并做出涉及时间序列数据的决策方面的效率。

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