I tidningen undersöks möjligheterna att använda klusterteknik i visuell undersökning och analys av ett stort antal banor, det vill säga sekvenser av tidsstämplade platser för vissa rörliga enheter. Trajectories är komplexa spatio-temporala konstruktioner som kännetecknas av olika icke-triviala egenskaper. För att bedöma graden av (dis)likhet mellan banor krävs särskilda metoder (avståndsfunktioner). En enda avståndsfunktion som redovisar alla egenskaper hos banor, (1) är svår att bygga, (2) skulle kräva mycket tid att beräkna, och (3) kan vara svårt att förstå och använda. Vi föreslår förfarandet för progressiv klusterbildning där en enkel distansfunktion med en tydlig innebörd tillämpas på varje steg, vilket leder till lätttolkbara utfall. Successiv tillämpning av flera olika funktioner möjliggör sofistikerade analyser genom gradvis förfining av tidigare erhållna resultat. Förutom fördelarna från det sense-making perspektivet möjliggör progressiv klusterbildning en rationell arbetsorganisation där tidskrävande beräkningar tillämpas på relativt små potentiellt intressanta undergrupper som erhålls med hjälp av "billiga" avståndsfunktioner som ger snabba resultat. Vi introducerar begreppet progressiv klusterbildning genom ett exempel på att analysera en stor verklig datauppsättning. Vi går också igenom de befintliga klustermetoderna, beskriver den metod OPTICS som lämpar sig för progressiv klusterbildning av banor och presenterar kortfattat flera avståndsfunktioner för banor.
Progressiv klusterering av banor av rörliga objekt presenteras i REF.
Visually driven analysis of movement data by progressive clustering
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}