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摘要:
流行病数据的多层面可视分析,可以加快流行病数据分析任务的交互式探索效率和加深对潜在模式的深刻理解.本文对流行病数据可视分析的相关工作展开综述,并主要通过四个方面进行总结和归纳:(1)流行病数据的时空可视分析,帮助用户发现和理解流行病数据在时间、空间以及时空维度中潜在的流行病特征和传播规律等;(2)流行病数据中涉及非结构化/半结构化文本的语义可视分析,辅助用户快速了解长、短文本内容中的流行病内容态势、情感走向等;(3)流行病传播模型的可视分析,增强用户对流行病传播过程中的预测、仿真、监测等任务的交互式理解;(4)流行病数据的静态信息图,直观反映流行病信息的上下文内容和提高公众的理解效率.在上述基础上,本文阐述了流行病数据可视分析在数据存储和获取,地图可视化形式多元扩展,流行病模拟传播分析和多学科交融的综合可视分析存在的问题和挑战.
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文献信息
篇名 流行病数据可视分析综述
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 流行病数据可视化 时空可视化 语义文本 流行病模型 信息图 可视分析
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 601-623
页数 23页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2022.00601
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
流行病数据可视化
时空可视化
语义文本
流行病模型
信息图
可视分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导