VAUD: A Visual Analysis Approach for Exploring Spatio-Temporal Urban Data
VAUD: A Visual Analysis Approach for Exploring Spatio-Temporal Urban Data
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VAUD：探索时空城市数据的可视化分析方法
DOI：
10.1109/tvcg.2017.2758362
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发表时间：
2018-09-01
影响因子：
5.2
通讯作者：
Maciejewski, Ross
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Wei;Huang, Zhaosong;Maciejewski, Ross
城市数据的海量性、异构性和时空性给可视化和分析带来了巨大的挑战。在本文中，我们设计并实现了一种新的可视化分析方法，城市数据可视化分析器（VAUD），支持可视化，查询和城市数据的探索。我们的方法允许从多个数据源的跨域相关性，利用时空和社会的互联功能。通过我们的方法，分析师能够选择，过滤，聚合多个数据源，并提取隐藏在单个数据子集中的信息。为了说明我们的方法的有效性，我们提供了一个真实的城市数据集的案例研究，该数据集包含1400万公民在22天内的网络，物理和社会信息。
Urban data is massive, heterogeneous, and spatio-temporal, posing a substantial challenge for visualization and analysis. In this paper, we design and implement a novel visual analytics approach, Visual Analyzer for Urban Data (VAUD), that supports the visualization, querying, and exploration of urban data. Our approach allows for cross-domain correlation from multiple data sources by leveraging spatial-temporal and social inter-connectedness features. Through our approach, the analyst is able to select, filter, aggregate across multiple data sources and extract information that would be hidden to a single data subset. To illustrate the effectiveness of our approach, we provide case studies on a real urban dataset that contains the cyber-, physical-, and social- information of 14 million citizens over 22 days.