文献

J-GLOBAL ID：201802233141356652   整理番号：18A0870241

多モード時空大データ可視化解析手法の概要【JST・京大機械翻訳】

The Review of Visual Analysis Methods of Multi-modal Spatio-temporal Big Data

著者 (2件)： Zhu Qing (西南交通大学地球科学与環境工程学院,四川成都,611756) ,  Fu Xiao (西南交通大学地球科学与環境工程学院,四川成都,611756)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 46  号： 10  ページ： 1672-1677  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時間-空間データの可視分析は,近年の国際データ解析とデータ可視化の分野でのホットな話題であり,また,全空間情報システムのコア研究の1つでもある。時空間データのマルチソース,マルチ粒状性,マルチモード,および時間-空間の複雑な関連の特性に従い,本論文は,記述,解釈,および探索の3つの階層的分類に従って,時間-空間データの可視解析の方法について議論して,マルチモード特性選別,新しい人間-コンピュータ相互作用分析,および探索的可視推論などの技術的困難性と主要な開発動向について議論した。研究により、データ可視化を主とする記述性可視分析が相対的に成熟し、可視環境下での対話型マイニング分析が問題診断を主とする解釈性可視分析が、現在大きなデータ分析の焦点となっていることが明らかになった。複雑な問題の協力的決定のための探索的可視分析法は,大データ解析のブレークスルーの重要な開発方向である。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  コンピュータ ,  情報システム ,  粒状性 ,  *多モード
準シソーラス用語： 対話型 ,  開発動向 ,  階層的分類 ,  時空間データ ,  空間データ ,  *解析手法 ,  *データ可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： spatio-temporal big data ,  visual analysis ,  pan-spatial information system ,  multi-modal data

分類 (5件)： 有機質材料  (RA06030O) ,  応用測量,その他  (RC02060Z) ,  電話  (ND11030P) ,  生物科学一般  (EA01010W) ,  精神障害の治療一般  (GR04010S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多モード ,  時空 ,  データ可視化 ,  解析手法 ,  概要