Abstract-Multivariata tidsseriedata kan hittas i många programdomäner. Till exempel data från datanät, hälso- och sjukvård, sociala nätverk eller finansmarknader. Ofta utvecklas mönster i sådana data med tiden bland flera dimensioner och är svåra att upptäcka. Dimensionalitetsreduktionsmetoder som PCA och MDS möjliggör analys och visualisering av multivariata data, men i sig ger inte möjlighet att utforska multivariata mönster över tid. Vi föreslår Temporal Multidimensionell Skalning (TMDS), en ny visualiseringsteknik som beräknar timliga endimensionella MDS-plotter för multivariata data som utvecklas över tiden. Med hjälp av ett skjutfönster inflygning, MDS beräknas för varje datafönster separat, och resultaten ritas sekventiellt längs tidsaxeln, ta hand om diagramjustering. Våra TMDS-plotter möjliggör visuell identifiering av mönster baserat på multidimensionell likhet av data som utvecklas över tiden. Vi visar nyttan av vårt tillvägagångssätt inom området nätsäkerhet och visar i två fallstudier hur användare kan iterativt utforska data för att identifiera tidigare okända, temporalt föränderliga mönster.
Jäckle och al. REF föreslog en ny visualiseringsteknik Temporal Multidimensionell skalning (TMDS) för att beräkna tidsmässiga 1D-ytor och TMDS-ytor kan visuell identifiering av mönster baserat på multidimensionell likhet.
Temporal MDS Plots for Analysis of Multivariate Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}