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SPATIO-TEMPORAL CLUSTERING OF MOVEMENT DATA: AN APPLICATION TO TRAJECTORIES GENERATED BY HUMAN-COMPUTER INTERACTION

机译：运动数据的时空聚类：用于人机交互产生的轨迹的应用

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Advances in ubiquitous positioning technologies and their increasing availability in mobile devices has generated large volumes of movement data. Analysing these datasets is challenging. While data mining techniques can be applied to this data, knowledge of the underlying spatial region can assist interpreting the data. We have developed a geovisual analysis tool for studying movement data. In addition to interactive visualisations, the tool has features for analysing movement trajectories, in terms of their spatial and temporal similarity. The focus in this paper is on mouse trajectories of users interacting with web maps. The results obtained from a user trial can be used as a starting point to determine which parts of a mouse trajectory can assist personalisation of spatial web maps.
机译：普遍存在的定位技术的进步及其在移动设备中增加的可用性产生了大量的运动数据。分析这些数据集是具有挑战性的。虽然数据挖掘技术可以应用于该数据，但是对底层空间区域的知识可以帮助解释数据。我们开发了一种用于研究移动数据的地理分析工具。除了交互式的可视化之外，该工具还具有用于分析运动轨迹的功能，以便在其空间和时间相似度方面分析运动轨迹。本文的重点是与Web地图交互的用户鼠标轨迹。从用户试验获得的结果可以用作起点，以确定鼠标轨迹的哪些部分可以帮助个性化空间网映射。

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