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J-GLOBAL ID：201802234212786632   整理番号：18A0466985

可視化大規模時系列のためのデータ抽象化【Powered by NICT】

Data Abstraction for Visualizing Large Time Series

著者 (6件)： Shurkhovetskyy G. (University of Bonn, Germany) ,  Andrienko N. (Fraunhofer Institute IAIS, Germany) ,  Andrienko N. (City University London, UK) ,  Andrienko G. (Fraunhofer Institute IAIS, Germany) ,  Andrienko G. (City University London, UK) ,  Fuchs G. (Fraunhofer Institute IAIS, Germany)
資料名： Computer Graphics Forum  (Computer Graphics Forum)
巻： 37  号： 1  ページ： 125-144  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1703A  ISSN： 0167-7055  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数値時系列を数値で表される年代順観測からなるデータのクラスである。金融,医・科学のような,各種のドメインにおけるデータの多くは,時系列の形で表現した。データセット増加サイズに対処するために,大きな時間的データを抽象化する多数のアプローチは,データマイニングの分野で開発されている。それらの多くは時系列可視化に有用であることが証明された。しかし,時系列マイニングと可視化に関する多くの調査の存在にもかかわらず,可視化設計者のニーズに基づいた既存の方法の包括的分類されていない。ユーザ解析タスクの可視化と支援への目で抽象化法の選定に必要な基準を定義する分類フレームワークを提案した。はデータマイニング分野で開発された手法は,時系列データの可視化に有用であることを表現を生成できることを示した。が規定した判断基準の観点からこれらの方法を評価し,データ特性に依存して適切な抽象化方法,表示のあり方,研究する挙動特徴,細部の必要とされる精度とレベル,および効率的な検索とクエリの必要性を選択するための容易に使用できることを一覧表を提供した。も提案分類フレームワークの可能な拡張のための方向を示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 金融 ,  *データ抽象化 ,  判定基準 ,  データマイニング ,  *可視化
準シソーラス用語： クエリー ,  時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： データの可視化 ,  視覚分析 ,  データ抽象化 ,  時系列 ,  可視化パイプライン ,  カテゴリーと課題記述子(A CM CCS別)I3.3[コンピュータグラフィックス:]画像/画像生成線と曲線生成

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 可視化 ,  大規模 ,  時系列 ,  データ抽象化