Sabrina:増分領域知識による経済データのモデリングと可視化【JST・京大機械翻訳】

Arleo Alessio; Tsigkanos Christos; Jia Chao; Leite Roger A.; Murturi Ilir; Klaffenboeck Manfred; Dustdar Schahram; Wimmer Michael; Miksch Silvia; Sorger Johannes

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219844738311 整理番号：22P0073019

Sabrina:増分領域知識による経済データのモデリングと可視化【JST・京大機械翻訳】

Sabrina: Modeling and Visualization of Economy Data with Incremental Domain Knowledge

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発行年： 2019年08月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

投資計画は,地理空間と産業部門分布の両方に関して,大規模の金融景観の知識を必要とする。利用可能な多くのデータがあるが,それは異種源(新聞紙,オープンデータなど)にわたって散乱され,それは大きな画像を理解するのに金融分析者にとって困難となっている。本論文では,企業から企業への金融取引ネットワークの生成のためのパイプラインを組込んだ財務データ解析と可視化アプローチであるサブリナを提示する。パイプラインは,経済の一般巨視的側面に関する(増分)領域知識を持つ地域の個々の企業に地上真実を融合できる。サブリナは,視覚分析プロセスを可能にする均一視覚インタフェイス内のこれらの不均一データソースを単位に置く。3つのドメインエキスパートによるユーザ研究において,著者らは,それらの分析プロセスを容易にするサブリナの有用性を例示した。【JST・京大機械翻訳】

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産業経済

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