Sequencing of categorical time series

机译：分类时间序列的排序

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Exploring and comparing categorical time series and finding temporal patterns are complex tasks in the field of time series data mining. Although different analysis approaches exist, these tasks remain challenging, especially when numerous time series are considered at once. We propose a visual analysis approach that supports exploring such data by ordering time series in meaningful ways. We provide interaction techniques to steer the automated arrangement and to allow users to investigate patterns in detail.

机译：探索和比较分类时间序列和查找时间模式是时间序列数据挖掘领域的复杂任务。虽然存在不同的分析方法，但这些任务仍然具有挑战性，特别是当一次考虑无数时间序列时。我们提出了一种视觉分析方法，支持以有意义的方式订购时间序列来探索这些数据。我们提供相互作用技术来转向自动布置，并允许用户详细研究模式。

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来源
《IEEE Conference on Visual Analytics Science anf Technology》|2015年||共2页
会议地点
作者
Richter Christian; Luboschik Martin; Rohlig Martin; Schumann Heidrun;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP391.77;
关键词
H.5.2 Information Interfaces and Presentation: User Interfaces-Graphical user interfaces (GUI); I.5.3 Clustering : Algorithm-Similarity measures;

机译：H.5.2 信息界面和演示：用户界面 - 图形用户界面（GUI）;I.5.3 聚类：算法 - 相似度措施;

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