....................................... Översikt av händelsen guidad prospekteringsteknik. För det första, (1) indata omvandlas till en tidsvarierande skalära funktion. (2) Topologiska egenskaper beräknas från skalärfunktionerna för att identifiera händelsemängden. (3) Ett händelsegruppsindex skapas sedan från de identifierade händelserna för att stödja effektiv förfrågan över ett stort antal händelser. (4) Ett visuellt gränssnitt vägleder användaren mot intressanta händelser (5) i data, vilket gör det möjligt för dem att välja en händelse och (6) interaktivt söka efter liknande händelser. Explosionen i mängden uppgifter om stadsmiljöer har öppnat möjligheter att informera både politik och förvaltning och därmed hjälpa regeringar att förbättra livet för sina medborgare, öka effektiviteten i offentliga tjänster och minska miljöskadorna av utveckling. Men städer är komplexa system och det är en utmaning att utforska de data de genererar. Interaktionen mellan de olika komponenterna i en stad skapar komplex dynamik där intressanta fakta förekommer i flera skalor, vilket kräver att användarna inspekterar ett stort antal dataskivor över tid och rum. Manuell undersökning av dessa skivor är ineffektiv, tidskrävande och i många fall opraktisk. I detta dokument föreslår vi en teknik som stöder händelsestyrd undersökning av stora, spatio-temporala urbana data. Vi modellerar data som tidsvarierande skalära funktioner och använder beräkningstopologi för att automatiskt identifiera händelser i olika dataskivor. För att hantera ett potentiellt stort antal händelser utvecklar vi en algoritm för att gruppera och indexera dem, vilket gör det möjligt för användare att interaktivt utforska och fråga händelsemönster i farten. Ett visuellt prospekteringsgränssnitt hjälper till att vägleda användare mot dataskivor som visar intressanta händelser och trender. Vi visar effektiviteten av vår teknik på två olika datamängder från New York City (NYC): data om taxiresor och tunnelbanetrafik. Vi rapporterar också om den feedback vi fått från analytiker på olika NYC-byråer.
Mer nyligen, Doraiswamy et al. REF tillämpade dessa tekniker på spatiotemporala urbana datauppsättningar för att identifiera händelser över tid och använde dessa händelser för att vägleda användare i dataprospekteringsprocessen.
Using Topological Analysis to Support Event-Guided Exploration in Urban Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}