Lupa espacio-temporal: Una herramienta para el análisis visual de trayectorias en una bodega de datos
Resumen
En este artículo se presenta una herramienta visual para facilitar el análisis de trayectorias y el descubrimiento de patrones espacio-temporales a partir de una bodega de datos de trayectorias (BDT). La herramienta propuesta, una lupa espacio-temporal, permite que el analista se enfoque en una determinada región donde han ocurrido varias trayectorias y permite detectar, según ciertos parámetros especificados por el analista a través de una interfaz gráfica, p. ej. la relación de cercanía de una trayectoria con otras o con los sitios a su alrededor. En el artículo se proponen y definen formalmente las relaciones de cercanía derivadas entre trayectorias y entre trayectorias y sitios. Una contribución adicional fue el enriquecimiento de un modelo de una BDT con el fin de permitir la formulación de consultas más expresivas y apoyar el aspecto de visualización de la herramienta propuesta. Aunque se requieren experimentos más exhaustivos, los resultados evidenciaron algunos patrones espacio-temporales que demuestran la conveniencia y la utilidad de la herramienta.
Descargas
Lenguajes:
esReferencias bibliográficas
Kimball, R., Ross, M., Thornthwaite, W., Mundy, J. & Becker, B. (2008). The data warehouse lifecycle toolkit. Nueva York: Wiley, p.672.
Saylor, M. (2013). The mobile wave: how mobile intelligence will change everything. Nueva York, EE.UU.: Vanguard Press, p.304.
Bolstad, P. (2012). GIS fundamentals: A first text on geographic information systems. San Francisco, EE.UU.: Eider Press, p.674.
Spaccapietra, S., Parent, C., Damiani, M. L., Fernandes de Macêdo, J.A., Porto, F. & Vangenot, C. (2008). A conceptual view on trajectories. Data & Knowledge Engineering, 65(1), pp.126-146. http://dx.doi.org/10.1016/j.datak.2007.10.008
Hägerstrand, T. (1970). What about people in regional science? Papers of the Regional Science Association, 24(1), pp.6-21. http://dx.doi.org/10.1007/BF01936872
Orlando, S., Orsini, R., Raffaetà, A. & Roncato, A. (2007). Trajectory data warehouses. Journal of Computing Science and Engineering, 1(2). pp.211-232. http://dx.doi.org/10.5626/JCSE.2007.1.2.211
Deng, K., Xie, K., Zheng, K. & Zhou, X. (2011). Trajectory indexing and retrieval. En Computing with spatial trajectories (pp.35-60). Boston, MA, EE.UU.: Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-1629-6_2
Bogorny, V., Heuser, C.A. & Alvares, L.O. (2010). A conceptual data model for trajectory data mining. Lecture Notes in Computer Science, 6292, pp.1-15. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-15300-6_1
Braz, F., Orlando, S., Orsini, R., Raffaetà, A., Roncato, A. & Silvestri, C. (2006). Towards a trajectory data warehouse (CS-2006-4). Mestre, Italia: Università di Venezia Ca' Foscari, Dip. Informatica.
Baltzer, O., Dehne, F., Hambrusch, S. & Rau-Chaplin, A. (2008). OLAP for trajectories. 19th International Conference on Database and Expert Systems Application. Turín, Italia. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85654-2_32
Orlando, S., Orsini, R., Raffaetà, A., Roncato, A. & Silvestri, C. (2007). Spatio-temporal aggregations in trajectory data warehouses. En Data warehousing and knowledge discovery (pp. 66-77). Berlin, Alemania: Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74553-2_7
Cuzzocrea, A. & Mansmann, S. (2009). OLAP visualization: models, issues, and techniques. En Encyclopedia of data warehousing and mining (pp. 1439-1446). Hershey, EE.UU.: IGI Publishing. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-010-3.ch222
Jeung, H., Lung Yiu, M. & Jensen, C.S. (2011). Trajectory pattern mining. En Computing with spatial trajectories (pp. 143-177). Berlín, Alemania: Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-1629-6_5
New York City Department of Transportation. (2012). New York City screenline traffic flow 2011. Nueva York, EE.UU.
Department for Transport. (2012). Annual road traffic estimates 2011. Londres, Inglaterra.
Jiang, B., Li, Z. (2005). Geovisualization: design, enhanced visual tools and applications. The Cartographic Journal, 42(1), pp.3-4. http://dx.doi.org/10.1179/000870405X52702
Campora, S., Fernández de Macedo, J.A. & Spinsanti, L. (2011). St-Toolkit: a framework for trajectory data warehousing. 14th AGILE Conference on Geographic Information Science. Utrecht, Holanda.
Malinowski, E., Zimányi, E. (2008). Advanced data warehouse design: from conventional to spatial and temporal applications. Berlín, Alemania:. Springer, p.444.
Carver, R.P. (1976). The case against statistical significance testing. Harvard Educational Review, 48(3), pp.378-399. http://dx.doi.org/10.17763/haer.48.3.t490261645281841
Leonardi, L., Marketos, G., Frentzos, E., Giatrakos, N., Orlando, S., Pelekis, N., … Theodoridis, Y. (2010). T-Warehouse: visual OLAP analysis on trajectory data. IEEE 26th International Conference on Data Engineering. Long Beach, CA, EE.UU. http://dx.doi.org/10.1109/icde.2010.5447749
Leonardi, L., Orlando, S., Raffaetà, A., Roncato, A., Silvestri, C., Andrienko, G. & Andrienko, N. (2013). A general framework for trajectory data warehousing and visual OLAP. GeoInformatica, 18(2), pp.273-312. http://dx.doi.org/10.1007/s10707-013-0181-3
Demŝar, U. & Virrantaus, K. (2010). Space-time density of trajectories: exploring spatio-temporal patterns in movement data. International Journal of Geographical Information, 10(10), pp.1527-1542. http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2010.511223
Bakshev, S., Spisanti, L., Fernández de Macedo, J.A., Vidal, V. & Casanova, M. (2011). Semantic visualization of trajectories. 13th International Conference on Enterprise Information Systems. Beijing, China.
Biadgilgn, D., Blok, C. & Huisman, O. (2011). Assessing the cartographic visualization of moving objects. Momona Ethiopian Journal of Science, 3(22), pp.5-12. http://dx.doi.org/10.4314/mejs.v3i1.63687
Sack, J., Speckmann, B., Van Loo, E. & Weibel, R. (2011). Representation, analysis and visualization of moving objects. 2nd Seminar on Representation, Analysis and Visualization of Moving Objects. Dagstuhl, Alemania.
Noyon, V., Claramunt, C. & Devogele, T. (2007). A relative representation of trajectories in geogaphical spaces. GeoInformatica, 11(4), pp.479-496. http://dx.doi.org/10.1007/s10707-007-0023-2
Parent, C., Spaccapietra, S., Renso, C., Andrienko, G., Andrienko, N., Bogorny, V., ... Yan, Z. (2013). Semantic trajectories modeling and analysis. ACM Computing Surveys, 45(4), pp. 39-75. http://dx.doi.org/10.1145/2501654.2501656
Eick, S.G. (2000). Visualizing multi-dimensional data. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 34(1), pp.61-67. http://dx.doi.org/10.1145/563788.604454
Shekhar, S., Lu, C.T., Tan, X. & Chawla, S. (2001). Map cube: a visualization tool for spatial data warehouses. En Geographic data mining and knowledge discovery (pp.73-108). Nueva York, EE.UU.: Taylor and Francis. http://dx.doi.org/10.4324/9780203468029_chapter_4
Agarwal, S., Agrawal, R., Deshpande, P.M., Gupta, A., Naughton, J.F., Ramakrishnan, R. & Sarawagi, S. (1996). On the computation of multidimensional aggregates. International Conference on Very Large Databases. Mumbai, India.
Moreno, F., Arango, F. & Fileto, R. (2009). Extending the map cube operator with multiple spatial aggregate functions and map overlay. 17th International Conference on Geoinformatics. Fairfax, Virginia, EE.UU. http://dx.doi.org/10.1109/geoinformatics.2009.5293401
Moreno, F., Alzate, J.C. & Hernández, J. (2014). Extracting trajectories with the map cube operator. Applied Mathematics & Information Sciences, 8(5), pp.2149-2160. http://dx.doi.org/10.12785/amis/080508
Stolte, C., Tang, D. & Harahan, P. (2002). Query, analysis, and visualization of hierarchically structured data using Polaris. 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Edmonton, Canadá. http://dx.doi.org/10.1145/775047.775064
Scotch, M. & Parmanto, B. (2005). SOVAT: Spatial OLAP visualization and analysis tool. 38th Hawaii International Conference on System Sciences, Hawaii, EE.UU. http://dx.doi.org/10.1109/HICSS.2005.550
Techapichetvanich, K., Datta, A. (2005). Interactive visualization for OLAP. Lectures Notes on Computer Science, 3482, pp.206-214. http://dx.doi.org/10.1007/11424857_23
Liu, C., Jou, E. & Lee, C. (2010). Analysis and prediction of trajectories using bayesian network. 6th International Conference on Natural Computation. Yantai, Shandong, China. http://dx.doi.org/10.1109/icnc.2010.5583027
Dore, A. & Regazzoni, C. (2010). Interaction analysis with a bayesian trajectory model. In
Estadísticas de artículo | |
---|---|
Vistas de resúmenes | |
Vistas de PDF | |
Descargas de PDF | |
Vistas de HTML | |
Otras vistas |