論文の概要: AttentionFlow: Visualising Influence in Networks of Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01974v1
- Date: Wed, 3 Feb 2021 09:44:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 16:59:10.716933
- Title: AttentionFlow: Visualising Influence in Networks of Time Series
- Title（参考訳）: attentionflow:時系列ネットワークへの影響の可視化
- Authors: Minjeong Shin, Alasdair Tran, Siqi Wu, Alexander Mathews, Rong Wang,
Georgiana Lyall, Lexing Xie
- Abstract要約: 本稿では,時系列のネットワークと,それらが相互に持つ動的影響を可視化する新しいシステムであるAttentionFlowを紹介する。
曲の注目度は、大賞などの外部イベントや、新曲のリリースなどのネットワークの変化によって説明できることを示す。
AttentionFlowは、道路ネットワークのような物理的なインフラ上の時系列のネットワークや、気象や地質測定のような自然現象を可視化するために一般化することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.61555138658578
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The collective attention on online items such as web pages, search terms, and
videos reflects trends that are of social, cultural, and economic interest.
Moreover, attention trends of different items exhibit mutual influence via
mechanisms such as hyperlinks or recommendations. Many visualisation tools
exist for time series, network evolution, or network influence; however, few
systems connect all three. In this work, we present AttentionFlow, a new system
to visualise networks of time series and the dynamic influence they have on one
another. Centred around an ego node, our system simultaneously presents the
time series on each node using two visual encodings: a tree ring for an
overview and a line chart for details. AttentionFlow supports interactions such
as overlaying time series of influence and filtering neighbours by time or
flux. We demonstrate AttentionFlow using two real-world datasets, VevoMusic and
WikiTraffic. We show that attention spikes in songs can be explained by
external events such as major awards, or changes in the network such as the
release of a new song. Separate case studies also demonstrate how an artist's
influence changes over their career, and that correlated Wikipedia traffic is
driven by cultural interests. More broadly, AttentionFlow can be generalised to
visualise networks of time series on physical infrastructures such as road
networks, or natural phenomena such as weather and geological measurements.
- Abstract（参考訳）: webページ、検索語、ビデオなどのオンラインアイテムに対する集合的注目は、社会的、文化的、経済的関心の傾向を反映している。
さらに、各項目の注目傾向は、ハイパーリンクやレコメンデーションなどのメカニズムを介して相互に影響を示す。
時系列、ネットワークの進化、ネットワークの影響など、多くの可視化ツールが存在するが、これら3つをつなぐシステムはほとんどない。
本研究では,時系列のネットワークと,それらが相互に持つ動的影響を可視化する新しいシステムであるAttentionFlowを紹介する。
本システムは,エゴノードを中心に,各ノードの時系列を2つの視覚的エンコーディング(概観のためのツリーリングと細部のためのラインチャート)で同時に表示する。
AttentionFlowは、時間系列の影響のオーバーレイや、時間やフラックスによる近隣のフィルタリングなどのインタラクションをサポートします。
実世界の2つのデータセットであるVevoMusicとWikiTrafficを使ってAttentionFlowを実証する。
曲の注目度は、大賞などの外部イベントや、新曲のリリースなどのネットワークの変化によって説明できることを示しています。
異なるケーススタディでは、アーティストのキャリアにどう影響するかが示され、関連するウィキペディアのトラフィックは文化的な関心によって引き起こされる。
より広範に、AttentionFlowは、道路ネットワークのような物理的なインフラ上の時系列のネットワークや、気象や地質測定のような自然現象を可視化するために一般化することができる。
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