文献类型：期刊文章

作　　者：彭燕妮[1] 樊晓平[2,3] 赵颖[1] 周芳芳[1]

Peng Yanni;Fan Xiaoping;Zhao Ying;Zhou Fangfang(School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083;Institute of Big Data, Hunan University of Finance and Economics, Changsha 410205;School of Automation, Central South University, Changsha 410083)

机构地区：[1]中南大学计算机学院,长沙410083 [2]湖南财政经济学院财经大数据研究院,长沙410205 [3]中南大学自动化学院,长沙410083

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》

基　　金：国家科技基础资源调查专项(2018FY10090002);国家重点研发计划项目(2018YFB1700403);国家自然科学基金(61672538,61872388)

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：10

起止页码：1698-1710

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：时间事件序列数据,是由一个或多个记录构成的集合,每个记录由一组带有时间戳的事件类别组成.数据可视化被广泛用于时间事件序列数据的频繁模式发现、相似模式匹配与查询以及潜在阶段模式检测.文中介绍了时间事件序列数据的特征,并重点从时间事件序列数据的可视化呈现方法和可视分析2个方面对已有的工作进行了系统的整理.在可视化呈现方式上,将现有的可视化方法分为4个类别,即基于GanttChart、基于Flow、基于StoryLines及基于矩阵的可视化方法,并分别介绍了相关类别的可视化方法的发展;将可视分析任务总结为4类主要任务,即模式发现与探索、可视化查询、对比分析及结果事件分析,并且从这些可视分析任务的角度总结了现有的可视分析工具.最后,对时间事件序列数据可视化面临的挑战以及未来趋势进行了总结和展望,以期为时间事件序列数据分析提供新的思路.

关 键 词：时间事件序列数据  信息可视化 可视分析  

分 类 号：TP391]