ConceptExplorer：多源时间序列数据中概念漂移的可视化分析
人机交互
2020-08-19 v2 图形学
摘要
时间序列数据在天气预报、股票市场、客户行为分析等多种场景中被广泛研究。为了全面理解动态环境，有必要从多个数据源理解特征。本文提出一种新颖的可视化分析方法，用于检测和分析多源时间序列中的概念漂移。我们提出一种基于预测模型从多源时间序列中发现概念漂移的可视化检测方案。我们设计了一个漂移等级指数来刻画动态性，以及一种一致性判断模型来判定来自不同源的概念漂移是否一致。我们集成的可视化界面 ConceptExplorer 促进了对多源时间序列数据中概念与概念漂移的可视化探索、提取、理解和比较。我们进行了三个案例研究和专家访谈以验证我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2007.15272,
title = {ConceptExplorer: Visual Analysis of Concept Driftsin Multi-source Time-series Data},
author = {Xumeng Wang and Wei Chen and Jiazhi Xia and Zexian Chen and Dongshi Xu and Xiangyang Wu and Mingliang Xu and Tobias Schreck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15272},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 14 figures. Accepted by the IEEE VAST 2020