Spatiotemporal data utgör allvarliga utmaningar för analytiker inom geografiska och andra områden. På grund av komplexiteten i de geospatiala och temporala komponenterna, kan denna typ av data inte analyseras med helt automatiska metoder utan kräver medverkan av den mänskliga analytikerns expertis. För en omfattande analys måste uppgifterna betraktas ur två kompletterande perspektiv: 1) som rumsliga fördelningar (situationer) som förändras över tid och 2) som profiler av lokala tidsvariationer fördelade över rymden. För att stödja den visuella analysen av spatiotemporala data föreslår vi ett ramverk baserat på "Self-Organizing Map" (SOM)-metoden i kombination med en uppsättning interaktiva visuella verktyg som stödjer både analytiska perspektiv. SOM kan betraktas som en kombination av klusterering och dimensionsminskning. I det första perspektivet tillämpas SOM på de rumsliga situationerna vid olika tidpunkter eller intervaller. I det andra perspektivet tillämpas SOM på de lokala tidsutvecklingsprofilerna. Den integrerade visuella analysmiljön omfattar interaktiva samordnade displayer som möjliggör olika omvandlingar av spatiotemporala data och efterbehandling av SOM-resultat. SOM-matrisdisplayen ger en översikt över grupperingarna av dataobjekt och deras tvådimensionella arrangemang genom likhet. Den här vyn är länkad till en karttavla, en tidsseriegraf och en periodisk mönstervy. Kopplingen av dessa åsikter stöder analysen av SOM resultat i både rumsliga och tidsmässiga sammanhang. Variabeln SOM rutnät färgning fungerar som ett instrument för att länka SOM med motsvarande objekt i de andra displayerna. Ramverket har validerats på en stor datauppsättning med verkliga stadstrafikdata, där förväntade spatiotemporala mönster har upptäckts framgångsrikt. Vi beskriver också användningen av ramverket för upptäckt av tidigare okända mönster i 41 års tidsserier med 7 brottsattribut i USA:s delstater.
En integrativ metod användes i REF genom att kombinera självorganiserande karta (SOM) med en uppsättning interaktiva visualiseringsverktyg.
Space-in-Time and Time-in-Space Self-Organizing Maps for Exploring Spatiotemporal Patterns
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}