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通过对OD数据的空间时间抽象来揭示大规模移动数据的模式和趋势(Revealing Patterns and Trends of Mass Mobility Through Spatial and Temporal Abstraction of Origin-Destination Movement Data)

Origin-destination (OD)移动数据没有具体的描述移动的轨迹,而是仅具有起点,目的地,开始和结束时间以及其他属性。为了研究大规模移动数据的时空模式和趋势,常常把单个轨迹通过时间间隔聚合成流。时变的OD流数据为可视化和分析提出了两个难题。首先,流可以连接任意位置,从而形成的具有许多边缘交叉遮挡的难以理解的表达。第二个挑战是需要分析长时间序列的多个空间状态。这篇文章[1]提出一种方法,通过空间和时间抽象来促进对长时间序列流数据的探索。它通过一种特殊的数据聚合方式,允许通过图表而不是流图来表示空间状态,从而减少流图所具有的交叉和遮挡问题。聚合数据用于通过空间状态的相似性对时间间隔进行聚类。聚类结果的时间和空间可视化表达有助于发现大规模移动行为的周期性模式和长期趋势。

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