Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Visualization of trends using RadViz

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00183567" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00183567 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.springerlink.com/content/ap5204j22826l556/fulltext.pdf" target="_blank" >http://www.springerlink.com/content/ap5204j22826l556/fulltext.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10844-011-0157-4" target="_blank" >10.1007/s10844-011-0157-4</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Visualization of trends using RadViz

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Data mining is sometimes treating data consisting of items representing measurements of a single property taken in different time points. In this case data can be understood as a time series of one feature. It is no exception when the clue for evaluationof such data is related to their development trends as observed in several successive time points. From the qualitative point of view one can distinguish three basic types of behaviour between two neighbouring time points: the value of the feature is stable (remains the same), it grows or it falls. This paper is concerned with identification of typical qualitative development patterns as they appear in the windows of given length in the considered time-stamped data and their utilization for specification of interesting subgroups.

  • Název v anglickém jazyce

    Visualization of trends using RadViz

  • Popis výsledku anglicky

    Data mining is sometimes treating data consisting of items representing measurements of a single property taken in different time points. In this case data can be understood as a time series of one feature. It is no exception when the clue for evaluationof such data is related to their development trends as observed in several successive time points. From the qualitative point of view one can distinguish three basic types of behaviour between two neighbouring time points: the value of the feature is stable (remains the same), it grows or it falls. This paper is concerned with identification of typical qualitative development patterns as they appear in the windows of given length in the considered time-stamped data and their utilization for specification of interesting subgroups.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1ET101210513" target="_blank" >1ET101210513: Relační strojové učení pro průzkum biomedicínských dat</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Intelligent Information Systems

  • ISSN

    0925-9902

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    37

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    355-369

  • Kód UT WoS článku

    000299002800005

  • EID výsledku v databázi Scopus