Sammanfattning. Spatio-temporal k1strumpning är en process för att gruppera objekt baserat på deras rumsliga och tidsmässiga likhet. Det är relativt nytt subfield av data mining som vunnit hög popularitet särskilt i geographie information scienes på grund av genomtränglighet av alla typer av plats-baserade eller miljöutrustning som registrerar position, tid eller / och miljö egenskaper hos ett objekt eller uppsättning av objekt i realtid. Som en följd av detta blev olika typer och stora mängder spatiotemporal data tillgängliga som inför nya utmaningar för dataanalys och kräver nya metoder för kunskapsupptäckt. I detta kapitel koncentrerar vi oss på den spatio-temporala klustret i det geografiska rummet. Först ger vi en c1assification av olika typer av spatio-temporal data. Sedan fokuserar vi på en typ av spatio-temporal c1strastering -trajectory c1strasting, ger en översikt över den senaste metoden es och metoder för spatio-temporal c1strasting och slutligen presentera flera scenarier inom olika tillämpningsområden såsom rörelse, celiular nätverk och miljöstudier. Geografiska och tidsmässiga egenskaper är en viktig aspekt av många dataanalysproblem inom näringsliv, regering och vetenskap. Genom avaiIabialiteten hos billiga sensorenheter har vi sett en exponentiell tillväxt av geo-taggade data under de senaste åren vilket resulterar i tillgången på finkorniga geografiska data med små tidsintervaller provtagning. Därför går den faktiska chaIlenge i geo-temporal analys från att skaffa rätt data till storskalig analys av tillgängliga data. Clustering är en metod för att analysera geo-temporala data på en högre abstraktionsnivå genom att gruppera data enligt dess likhet i meningsfulla kluster. Medan de två dimensionella geographie dimensioner är relativt hanterbar, deras kombination med tid resulterar i ett antal chaIlenges. Det är oftast applikationsberoende hur vikten av tidsdimensionen ska beaktas i ett avståndsmått. När spåra fotgängare, till exempel, två geografiskt c10se sampIe punkter sam-inkommande inom en minut intervall kan tillhöra samma kluster, medan två sampIe punkter på nära avstånd inom ett tidsintervall av några nanosekunder i en fysik experiment kan tillhöra olika kluster. Utöver detta blir det mycket utmanande att representera tidsinformation på en karta. När man betraktar en grupp punkter i tiden som en enda enhet uppstår mer komplexa datatyper såsom banor. Analysfrågor kan då behandla korrelationen mellan dessa
I själva verket klassificerar arbetet i REF rumslig-temporella data baserat på relevansen av dess rumsliga och timliga dimensioner, och dess form.
Spatio-temporal clustering
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery Handbook', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery Handbook', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}