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Konferenzbeitrag

An Efficient Method for Exploratory Data Visualization of Big Spatial Data on Commodity Hardware

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Datum

2019

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Verlag

Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

The exploratory and interactive visualization of big spatial data is becoming increasingly important in business, science, and many other application areas. In this paper, we discuss the Circle Merging Quadtree, an efficient method for aggregating and visualizing big spatial point data on commodity hardware.

Beschreibung

Beilschmidt, Christian; Mattig, Michael; Fober, Thomas; Seeger, Bernhard (2019): An Efficient Method for Exploratory Data Visualization of Big Spatial Data on Commodity Hardware. INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft. DOI: 10.18420/inf2019_34. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-688-6. pp. 261-262. Data Science. Kassel. 23.-26. September 2019

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