基于文献的甘特图可视化任务分类法
A Literature-based Visualization Task Taxonomy for Gantt Charts
AI总结：
针对甘特图在大规模数据下的渲染与交互挑战，通过文献综述提出低层可视化任务分类法，并关联至所需数据查询，以辅助开发者。
摘要：
甘特图是一种广泛使用的可视化方法，用于展示事件之间存在依赖关系的时间离散事件序列数据。在制造业和计算等领域，甘特图因其直观的数据布局而广受欢迎。然而，这些领域经常生成规模庞大的数据，这些数据既考验视觉表示，也考验以交互速度渲染的能力。为了帮助在这些情况下使用甘特图的可视化开发者，我们开发了一个由甘特图支持的低层可视化任务分类法，并将其与支持这些任务所需的数据查询联系起来。我们的分类法是通过对过去30年使用甘特图的可视化文献进行综述而得出的。
英文摘要：
Gantt charts are a widely-used idiom for visualizing temporal discrete event sequence data where dependencies exist between events. They are popular in domains such as manufacturing and computing for their intuitive layout of such data. However, these domains frequently generate data at scales which tax both the visual representation and the ability to render it at interactive speeds. To aid visualization developers who use Gantt charts in these situations, we develop a task taxonomy of low level visualization tasks supported by Gantt charts and connect them to the data queries needed to support them. Our taxonomy is derived through a literature survey of visualizations using Gantt charts over the past 30 years.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
