Studiet av rörelsedata är en viktig uppgift inom en rad olika områden såsom transport, biologi eller ekonomi. Ofta grupperas dataobjekten (t.ex. länder per kontinenter). Vi skiljer tre huvudkategorier av rörelsedataanalys, baserat på analysens fokus: a) rörelseegenskaper hos en individ i samband med dess grupp, b) dynamiken i en viss grupp, och c) jämförelsen av beteendet hos flera grupper. Undersökning av grupprörelsedata kan effektivt stödjas av dataanalys och visualisering. I detta avseende kan metoder baserade på analys av härledda rörelseegenskaper (kallade egenskaper i denna artikel) vara användbara. De nuvarande tillvägagångssätten är dock begränsade eftersom de inte omfattar ett brett spektrum av situationer och vanligtvis kräver manuell funktionsövervakning. Vi presenterar en förbättrad uppsättning rörelseanalysfunktioner och lägger till automatisk analys av funktionerna för filtrering av de intressanta delarna i stora rörelsedatamängder. Med hjälp av detta tillvägagångssätt kan användarna enkelt upptäcka nya intressanta egenskaper som avvikelser, trender och uppgiftsberoende datamönster även i stora uppsättningar av datapunkter över långa tidshorisonter. Vi visar nyttan med två verkliga datauppsättningar från de socioekonomiska och finansiella områdena.
Andra tidigare arbeten skiljer mellan tre huvudkategorier av rörelsedataanalys, som beskriver: a) rörelseegenskaper hos en individ inom en grupp; b) dynamiken hos en given grupp (t.ex. riktning, hastighet, förändring av gruppstorlek och form); och c) skillnader mellan beteendet hos flera grupper (t.ex. relativa rörelser) REF.
Feature-based automatic identification of interesting data segments in group movement data
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}