Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Visual Analytics Framework for Reviewing Multivariate Time-Series Data with Dimensionality Reduction

論文の概要: A Visual Analytics Framework for Reviewing Multivariate Time-Series Data with Dimensionality Reduction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01645v3
Date: Wed, 27 Oct 2021 15:58:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-03 19:38:34.572921
Title: A Visual Analytics Framework for Reviewing Multivariate Time-Series Data with Dimensionality Reduction
Title（参考訳）: 次元減少を伴う多変量時系列データレビューのためのビジュアル分析フレームワーク
Authors: Takanori Fujiwara, Shilpika, Naohisa Sakamoto, Jorji Nonaka, Keiji Yamamoto, and Kwan-Liu Ma
Abstract要約: 次元還元法(DR)は、データ固有の構造と特徴を明らかにするためにしばしば用いられる。本稿では,時間依存型多変量データ全体の処理を可能にする新しいDRフレームワークであるMulTiDRを提案する。対照的な学習手法とインタラクティブな可視化を組み合わせることで、我々のフレームワークはDR結果の解釈能力を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.460188497780155
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Data-driven problem solving in many real-world applications involves analysis of time-dependent multivariate data, for which dimensionality reduction (DR) methods are often used to uncover the intrinsic structure and features of the data. However, DR is usually applied to a subset of data that is either single-time-point multivariate or univariate time-series, resulting in the need to manually examine and correlate the DR results out of different data subsets. When the number of dimensions is large either in terms of the number of time points or attributes, this manual task becomes too tedious and infeasible. In this paper, we present MulTiDR, a new DR framework that enables processing of time-dependent multivariate data as a whole to provide a comprehensive overview of the data. With the framework, we employ DR in two steps. When treating the instances, time points, and attributes of the data as a 3D array, the first DR step reduces the three axes of the array to two, and the second DR step visualizes the data in a lower-dimensional space. In addition, by coupling with a contrastive learning method and interactive visualizations, our framework enhances analysts' ability to interpret DR results. We demonstrate the effectiveness of our framework with four case studies using real-world datasets.
Abstract（参考訳）: 実世界の多くのアプリケーションにおけるデータ駆動問題解決には、時間依存多変量データの解析が含まれる。しかしながら、DRは通常、単一時間ポイントの多変量または単変量時系列であるデータのサブセットに適用されるため、異なるデータサブセットからDR結果を手動で調べ、相関付けする必要がある。時間や属性のどちらでも次元の数が大きくなると、この手動作業はあまりに退屈で実現不可能になります。本稿では,時間依存多変量データの処理を可能にする新しいdrフレームワークであるmultidrを提案する。このフレームワークでは、DRを2つのステップで採用しています。データのインスタンス、タイムポイント、属性を3dアレイとして扱う場合、第1のdrステップは、配列の3つの軸を2に減らし、第2のdrステップは、データを低次元空間で視覚化する。さらに,対照的な学習手法とインタラクティブな可視化を組み合わせることで,DR結果の解釈能力を向上させる。本フレームワークの有効性を実世界データセットを用いた4つのケーススタディで実証する。

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