Stora volymer spatiotemporaldata samlas in och studeras i allt större utsträckning inom olika områden, bland annat klimatvetenskap, samhällsvetenskap, neurovetenskap, epidemiologi, transport, mobil hälsa och geovetenskap. Spatio-temporella data skiljer sig från relationsdata för vilka beräkningsmetoder utvecklas i datagruvegemenskapen under flera decennier i det att både rumsliga och tidsmässiga attribut finns tillgängliga utöver de faktiska mätningarna/attributerna. Förekomsten av dessa attribut medför ytterligare utmaningar som måste hanteras. Metoder för gruvdrift spatio-temporal data har studerats i över ett decennium i data-gruve samhället. I den här artikeln presenterar vi en bred undersökning av detta relativt unga fält av spatio-temporal data mining. Vi diskuterar olika typer av spatio-temporala data och relevanta data-gruvfrågor som uppstår i samband med analys av var och en av dessa dataset. Baserat på arten av de data-gruve problem studeras, klassificerar vi litteratur om spatio-temporal data mining i sex huvudkategorier: klustering, prediktivt lärande, förändring upptäckt, frekvent mönsterbrytning, anomali upptäckt, och relationsbrytning. Vi diskuterar de olika formerna av spatio-temporala data-mining problem i var och en av dessa kategorier. Det finns några färska undersökningar som har granskat litteraturen om STDM i vissa sammanhang ur olika perspektiv. Artiklar av Vatsavai et al. (2012) och Chandola et al. (2015) diskutera beräkningsfrågor för STDM-algoritmer i eran av "big-data" för tillämpningsområden som fjärranalys, klimatvetenskap och analys av sociala medier. Recensionen av omfattar STDM metoder för förutsägelse, klusterbildning, och visualiseringsproblem i flera applikationer. En omfattande undersökning av metoder för gruvbanadata, en av de många typerna av ST-data, presenteras i Li (2014), Zheng (2015) och Mamoulis (2009). En undersökning om STDM genom ger en semantisk kategorisering av ST-datatyper och mönsterfamiljer ur ett databascentriskt perspektiv. Med tanke på den rikedom av problem och de olika metoder som utforskas inom det snabbt avancerande området STDM, finns det ett behov av att utveckla en over-arching struktur av forskning i STDM som belyser likheter och skillnader i olika problem och metoder i olika ST-tillämpningar. Detta kan möjliggöra korspollinering av idéer över olika forskningsområden och tillämpningsområden genom att göra det möjligt att se hur en lösning som utvecklats för ett visst problem inom en viss domän (t.ex. att identifiera mönster i klimatdata) kan vara användbar för att lösa ett annat problem i en annan domän (t.ex. att förstå hjärnans funktion). Detta kan också bidra till att koppla den traditionella data-mining gemenskapen med de utmaningar och möjligheter i att analysera ST-data, vilket avslöjar några av de öppna frågorna och motivera framtida riktningar forskning i STDM. Denna översiktsartikel om STDM problem och metoder försöker att uppfylla detta behov enligt följande. För det första bygger den en grund av ST-datatyper och egenskaper som kan hjälpa till att identifiera relevanta problem och metoder för alla klasser av ST-data som stöter på i verkliga tillämpningar. I synnerhet tillhandahåller vi en bred taxonomi för de olika typerna av ST-data, olika sätt att definiera och beskriva ST-datainstanser och olika sätt att beräkna likheter mellan ST-datainstanser. För det andra presenterar den en undersökning av STDM metoder för ett antal allmänt studerade data-gruve problem såsom klustering, prediktivt lärande, frekvent mönsterbrytning, anomali upptäckt, förändring upptäckt, och relationsbrytning. För varje problemkategori går vi igenom de nya frågor som uppstår i hanteringen av de unika egenskaperna hos ST-datatyper i klassiska datamining-ramverk. Denna artikel kan användas som en guide av data-mining forskare och verkliga utövare som arbetar med ST-data för att identifiera STDM formuleringar som passar för deras data och för att göra mest effektiva användning av STDM forskning i deras problem. Genom att överbrygga klyftan mellan klassisk data-mining litteratur och de nya aspekterna av spatio-temporal data, hjälper denna artikel till att öppna nya möjligheter för framtida forskning. Resten av artikeln är organiserad enligt följande. I Avsnitt 2 går vi igenom de olika tillämpningsområden där det är viktigt att analysera ST-data. I avsnitt 3 diskuterar vi typ och egenskaper hos ST-data och de olika sätten att definiera fall och likhetsåtgärder med hjälp av ST-datatyper. I avsnitt 4 presenteras en undersökning av STDM-metoder som utvecklats för olika typer av ST-datainstanser i samband med sex stora data-gruvproblem, viz., klusterbildning, prediktivt lärande, frekvent mönsterbrytning, anomalidetektering, förändringsdetektering och relationsbrytning. I avsnitt 5 presenteras avslutande kommentarer och diskuteras framtida forskningsinriktningar. Stora volymer av ST-data samlas in inom flera tillämpningsområden såsom sociala medier, hälso- och sjukvård, jordbruk, transporter och klimatvetenskap. I detta avsnitt beskriver vi kortfattat de olika källorna till ST-data och motivationen för att analysera ST-data inom olika applikationsområden. Klimatvetenskap: Uppgifter om historiska och aktuella atmosfäriska och oceaniska förhållanden (t.ex. temperatur, tryck, vindflöde och luftfuktighet) samlas in och studeras i klimatvetenskap 83:4 G. Atluri et al. (Karpatne m.fl.) Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Förutom observationsdata 1 som samlats in från väderstationer och reanalysdata som är rutnät i rymden (Kistler et al. 2001), simulerade data genererade med hjälp av klimatmodeller (Voldoire et al. 2013) studeras också inom detta område. Syftet med att studera dessa data är att upptäcka relationer och mönster inom klimatvetenskap som främjar vår förståelse av Jordens system och hjälper oss att bättre förbereda oss för framtida ogynnsamma förhållanden genom att informera om anpassnings- och begränsningsåtgärder i rätt tid. Neuroscience: Kontinuerlig neural aktivitet fångas med hjälp av en mängd olika tekniker såsom Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Electroencephalogram (EEG), och Magnetoencephalography (MEG) studeras i neuroscience (Atluri et al. 2016)................................................................. Den rumsliga upplösningen av neural aktivitet som mäts med hjälp av dessa tekniker skiljer sig helt från en annan. Till exempel mäts neural aktivitet från miljontals platser i fMRI-data, medan det bara mäts från tiotals platser när det gäller EEG-data. Temporal upplösning av de data som samlas in med hjälp av dessa tekniker är också helt annorlunda. Till exempel mäter fMRI normalt aktivitet för var 2:a, medan tidsupplösningen av EEG-data är normalt 1 ms. Syftet med att studera dessa data är att förstå de styrande principerna i hjärnan och därmed bestämma de störningar i normala förhållanden som uppstår vid psykiska störningar (Atluri et al. 2013 (Atluri et al.) , 2015......................................... Upptäcka sådana störningar kan vara användbart för att utforma diagnostiska förfaranden och för att utveckla terapeutiska förfaranden för patienter. Miljövetenskap: Att studera data om kvaliteten på luft, vatten och miljö är ett av miljövetenskapens mål. Medan luftkvaliteten mäts baserat på förekomsten av föroreningar såsom partiklar, kolmonoxid, kvävedioxid, svaveldioxid, ozon osv., mäts vattenkvaliteten utifrån faktorer som upplöst syre, konduktivitet, turbiditet och pH. Luftkvalitetssensorer placeras vanligtvis på gator eller på byggnader, och vattenkvalitetssensorer placeras i sjöar, floder och vattendrag. Förutom luft- och vattenkvaliteten samlas även uppgifter om ljudföroreningar in. Dessa miljödata studeras för att upptäcka förändringar i föroreningsnivåer, identifiera de orsaksfaktorer som bidrar till föroreningar och utforma effektiva strategier för att minska de olika typerna av föroreningar (Thompson et al. 2014)................................................................. Precisionsjordbruk: Högupplösta multibandsbilder (från 0,25 m till 1 m) av stora gårdar samlas in regelbundet (t.ex. dagligen till varje vecka). Ett av syftena med att samla in och studera dessa data är att upptäcka växtsjukdomar (Mahlein 2016) och förstå effekterna av flera faktorer som felaktig tillämpning av gödningsmedel, komprimering under plantering och ogräs på grödans avkastning, samt deras inbördes relationer. Med hjälp av denna kunskap kan åtgärder vidtas i framtida odlingscykler för att minska riskerna på grund av de faktorer som påverkar grödans avkastning negativt. Epidemiologi/hälsovård: Elektroniska patientjournaldata som är allmänt lagrade på sjukhus ger demografisk information om patienter samt diagnoser som görs på patienter vid olika tidpunkter. Denna dataset kan representeras som en spatio-temporal dataset där varje diagnos har en rumslig plats och en tidspunkt i samband med den. Man kan bygga sådana spatiotemporala fall för olika typer av sjukdomar som cancer och diabetes, liksom för infektionssjukdomar som influensa. Dessa data studeras för att upptäcka spatio-temporala mönster i olika sjukdomar (Matsubara et al. 2014 ) och för att studera spridningen av en epidemi. Dessa data används också i samband med miljö, klimatvetenskap dataset för att upptäcka samband mellan miljöfaktorer och folkhälsa (Ryan et al. 2007)................................................................................................... Upptäckten av sådana förbindelser kommer att göra det möjligt för beslutsfattare att utveckla en effektiv politik som garanterar befolkningens välbefinnande.
En nyligen genomförd översyn av det framväxande området spatio-temporal data mining belyser vikten av anomali detektion tekniker för dynamiska nätverk domän REF.
Spatio-Temporal Data Mining: A Survey of Problems and Methods
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}