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渐进式的视觉时序查询设计 (Supporting Iterative Cohort Construction with Visual Temporal Queries)

在许多领域如医学、社会科学以及商业分析领域中,群体指的是一群具有相似特征的对象。在这些领域中,有大量的针对群体的研究。例如,在医学领域,有大量的电子医疗记录,领域专家们常常需要找到满足一定医疗记录的群体,从而进行发病特征或疾病预测等分析。然而,从大量的个体中,要查询获得满足一定时序条件的群体并不直接。使用传统的查询语言来描述时序关系不仅繁琐、易错。同时,由于此类系统不能动态地返回查询结果,按照这种方式查询的结果常常要么过大、要么过小,不能灵活地帮助领域专家对查询条件进行调整。本文作者旨在提出一种直观的渐进式视觉查询设计,通过自然的交互方式以及动态的查询结果反馈机制,更好地帮助领域专家查询符合时序条件的群簇[1]。

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(s|qu)eries: 面向事件序列的视觉正则表达式检索浏览工具(Visual Regular Expressions for Querying and Exploring Event Sequences)

电子产品融入日常生活为我们带来大量便利的同时,也记录下我们周围形形色色的活动和状况:医疗中的电子病例记录、网站上的用户点击和浏览历史记录、“量化生活”(Quantified Self,一个记录个人健康数据的电子产品)、眼动追踪记录或者各式各样的输入设备和软件运行日志等等。分析这些事件序列数据可以帮助数据科学家可以找到我们使用这些产品的潜在规律,比如通过查看移动应用的使用日志,检测到异常发生的情形,并总结用户交互的流程,从而辅助决策者来做出改善,以改善产品以提高市场竞争力。

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