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大规模地理空间的源-目的地移动数据的视觉抽象(Visual Abstraction of Large Scale Geospatial Origin-Destination Movement Data)

大量的移动数据集以源 – 目的地(OD)形式表示,例如出租车旅行,移动电话位置等。作为可视化OD数据的常用方法,流图(flow map)经常因为大量的遮挡和交叉问题而难以发现移动的模式。过滤,聚类和边捆绑都可以减少流图的视觉混乱​​,但是OD流之间的相关性经常被忽略,这使得简化的OD流图呈现很少的语义信息。该工作[1]将OD流表征为单词和语句后通过Word2Vec模型来向量化处理。然后采用t-SNE对转换的高维向量进行降维,并设计了迭代的多目标采样方案以在矢量化表示空间中选择OD流。为了增强采样后OD流图的可读性,作者设计了抽象的流图以及flow wheel等呈现OD流的相互作用,并且整合了一组定量比较技术来评估样本流。基于真实数据集的案例研究和领域专家的访谈证明了该系统在减少视觉混乱和增强OD流量相关性方面的有效性。

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