
使用时间序列数据的许多领域专家面临的共同挑战是如何识别和比较类似模式。该操作是很多研究任务的基础,例如检测重复现象或创建类似时间序列的簇。虽然存在用于计算时间序列相似性的自动测量算法,但是通常需要人工干预来视觉检查这些自动生成的结果。可视化文献已经检查了相似性感知及其与折线图的自动相似性度量的关系,但尚未考虑替代可视化表示(例如地平线图和色域)是否会改变这种感知。受神经科学家如何评估癫痫样式模式的启发,本文[1]进行了两项实验,研究这三种可视化技术如何影响EEG信号中的相似性感知。我们试图了解自动相似性度量返回的时间序列结果是否以类似的方式被感知,而与可视化技术无关;如果人们认为与每个可视化相似的东西与不同的自动测量及其相似性约束一致。我们的研究结果表明,水平图与相似性度量对齐,这些度量允许比其他两种技术更多的时间位置或速度的局部变化(即,动态时间扭曲)。另一方面,水平图不与对幅度和y偏移缩放不敏感的度量(即,基于z归一化的度量)对齐,但是线性图和色域的情况似乎是逆的。总的来说,我们的工作表明,可视化的选择会影响我们认为相似的时间模式,即时间序列中的相似性概念不是独立于可视化的。
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