事件序列分析的多层次任务框架

尽管已开发出大量针对各类领域（包括但不限于医疗保健、数字营销和用户行为分析）的事件序列数据可视化工具，但这些领域特定的研究成果在比较性分析和迁移到新数据集和问题领域方面仍面临挑战。任务抽象有助于超越领域特定细节，但现有的可视化任务抽象对事件序列可视化分析不够充分，因为它们主要关注多变量数据集，常常忽视自动化分析技术。为弥合这一差距，我们提出了一个源自对58篇 presenting 事件序列可视化系统论文的分析，用于事件序列分析的域中立多层次任务框架。我们的框架包含四个层次：目标、意图、策略和技术。总体目标识别分析的主要目标。意图包括在每个分析步骤中采纳的五种高层次方法：增强数据、简化数据、配置数据、配置可视化和管理数据源。每一意图通过若干策略得以实现，例如，通过聚合、概括或分段实现数据简化。最后，每种策略可通过根据输入和输出组件的不同，由一组技术实现。我们进一步展示，每种技术可通过一种动作-输入-输出-准则（action-input-output-criteria）的四元组来表达。我们通过案例研究展示了该框架的描述性能力，并讨论了其与以往事件序列任务分类的相似性与差异。