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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种使用知识图谱的可视分析策略，可以对涉及时间序列、每个序列中的模式、模式之间的事件重叠，以及模式中相关的显性知识的多模态任务进行数据分析和探索。该方法融合了多个模态的数据：时间序列、分类数据和文本数据。通过构建知识图谱和可视化交互逻辑，可以帮助探索数据集中的模式和知识。然而，该方法存在一些限制，例如不适用于推理分析，无法探索非时间的多变量数据，无法同时展示太多条时间线等。
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关键要点
- 提出了一种使用知识图谱的可视分析策略，适用于时间序列和多模态任务的数据分析。
- 该方法融合了时间序列、分类数据和文本数据。
- 知识图谱的构建包括数据集、模式、时间段和显性知识之间的关联。
- 生成知识图谱的步骤包括选择数据集、提取时间模式、描述模式和建模知识图谱。
- 可视化方法帮助用户探索知识图谱，提供交互逻辑以查看相似模式的国家。
- 用户案例展示了如何从模式中学习知识和进行开放探索。
- 该方法存在一些限制，如不适用于推理分析和无法同时展示太多条时间线。
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