基于多视图协同的时空数据可视分析方法

发布时间：2018-07-15 07:36

【摘要】：针对时空数据可视分析中存在的问题,提出了由可视分析模型(VAM)和交互协同模型(ICM)组成的多视图协同可视分析模型,将可视分析过程划分为数据变换、数据分析、可视映射和可视绘制4个过程;以可视分析过程中的参数作为协同主题,利用观察者模式,实现关联视图在交互过程中的协同一致;设计了Web环境下,基于"图数协同"和"图图协同"交互模式的多视图协同可视分析架构;构建了犯罪时空数据可视分析原型系统,并利用系统分析了福州市扒窃案的时空分布规律,对涉案价值较高的扒窃案进行了犯罪模式分析。
[Abstract]:Aiming at the problems in visual analysis of spatio-temporal data, a multi-view cooperative visual analysis model is proposed, which is composed of visual analysis model (VAM) and interactive cooperative model (ICM). The visual analysis process is divided into data transformation and data analysis. Visual mapping and visual rendering are four processes. The parameters in visual analysis process are taken as the cooperative topic and the observer pattern is used to realize the coordination and consistency of the associated views in the interactive process. Based on the interactive pattern of "graph number coordination" and "graph coordination", the paper constructs a prototype system of visual analysis of crime space-time data, and analyzes the temporal and spatial distribution law of pickpocketing cases in Fuzhou by using the system, which is based on the interaction mode of "graph number coordination" and "graph coordination". This paper analyzes the crime pattern of pickpocketing cases with high value.
【作者单位】： 福州大学福建省空间信息工程研究中心;
【基金】：海西政务大数据应用协同创新中心资助(闽教科[2015]75号) 福建省科技创新平台项目(2015H2001) 国家863重大项目(2012AA12A208)
【分类号】：P208

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本文编号：2123338