Den ökande förmågan att samla in data från stadsmiljöer, tillsammans med en satsning på öppenhet från regeringarnas sida, har resulterat i tillgång till ett stort antal spatiotemporala datamängder som täcker olika aspekter av en stad. Att upptäcka samband mellan dessa datamängder kan ge nya insikter genom att göra det möjligt för domänexperter att inte bara testa utan också generera hypoteser. Men det är svårt att upptäcka dessa relationer. För det första kan ett samband mellan två datamängder endast uppstå på vissa platser och/eller tidsperioder. För det andra, det rena antalet och storleken på datamängderna, tillsammans med de olika rumsliga och tidsmässiga skalor på vilka data finns tillgängliga, presenterar beräkningsutmaningar på alla fronter, från indexering och förfrågan till analys av dem. Slutligen är det icke-trivialt att skilja mellan meningsfulla och falska relationer. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi Data Polygamy, en skalbar topologibaserad ram som gör det möjligt för användare att fråga efter statistiskt signifikanta samband mellan spatio-temporala datamängder. Vi har gjort en experimentell utvärdering med över 300 rumslig-temporala urbana datamängder som visar att vårt tillvägagångssätt är skalbart och effektivt för att identifiera intressanta relationer.
I ett nyligen utfört arbete REF, Chirigati et al. föreslå en topologibaserad ram för att identifiera samband mellan spatiotidsdatamängder.
Data Polygamy: The Many-Many Relationships among Urban Spatio-Temporal Data Sets
{'venue': "Proceedings of the 2016 International Conference on Management of Data (SIGMOD '16), pp. 1011-1025", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}