Populariteten av spårningsenheter fortsätter att bidra till ökande volymer av spatio-temporal data om flytta objekt. Nuvarande metoder för analys av dessa data kan inte fånga upp kollektiva beteenden och korrelationer mellan rörliga objekt. Ett exempel på dessa typer av mönster är rörliga flockar. Denna artikel utvecklar en förbättrad algoritm för gruvdrift sådana mönster efter en frekvent mönster upptäckt metod, en välkänd uppgift i traditionell data mining. Den använder transaktionsbaserade data representation av banor för att generera en databas som underlättar tillämpningen av skalbara och effektiva frekventa mönster gruvalgoritmer. Resultaten jämfördes med en befintlig metod (Basic Flock Evaluation eller BFE) och visas för både syntetiska och verkliga datamängder med ett stort antal banor. Resultaten illustrerar en betydande ökning av prestandan. Dessutom har den förbättrade algoritmen inbäddats i en visuell miljö som möjliggör manipulation av ingångsparametrar och interaktiv omräkning av de resulterande flockarna. För att illustrera den visuella miljön används en datamängd som innehåller 30 års tropiska cyklonspår med 6 timmars observationer. Exemplet illustrerar hur den visuella miljön underlättar utforskning och verifiering av flockar genom att ändra ingångsparametrarna och omedelbart visa den spatio-temporala fördelningen av de resulterande flockarna i Space-Time Cube och interaktivt välja, fråga och spara de resulterande flockarna för ytterligare analys och verifiering.
Turdukulov m.fl. I REF föreslogs ofta metoder för upptäckt av mönster för att flytta flockdata.
Visual mining of moving flock patterns in large spatio-temporal data sets using a frequent pattern approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Geographical Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}