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首页> 外文期刊>IEEE transactions on visualization and computer graphics >Interactive Visual Exploration of a Large Spatio-temporal Dataset: Reflections on a Geovisualization Mashup.
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Interactive Visual Exploration of a Large Spatio-temporal Dataset: Reflections on a Geovisualization Mashup.

机译：大型时空数据集的交互式视觉探索：对地理可视化混搭的思考。

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Exploratory visual analysis is useful for the preliminary investigation of large structured, multifaceted spatio-temporaldatasets. This process requires the selection and aggregation of records by time, space and attribute, the ability to transform data and the flexibility to apply appropriate visual encodings and interactions. We propose an approach inspired by geographical ''mashups'' in which freely-available functionality and data are loosely but flexibly combined using de facto exchange standards. Our case study combines MySQL, PHP and the LandSerf GIS to allow Google Earth to be used for visual synthesis and interaction with encodings described in KML. This approach is applied to the exploration of a log of 1.42 million requests made of a mobile directory service. Novel combinations of interaction and visual encoding are developed including spatial ''tag clouds'', ''tag maps'', ''data dials'' and multi-scale density surfaces. Four aspects of the approach are informally evaluated: the visual encodings employed, their success in the visual exploration of the dataset, the specific tools used and the ''mashup'' approach. Preliminary findings will be beneficial to others considering using mashups for visualization. The specific techniques developed may be more widely applied to offer insights into the structure of multifarious spatio-temporal data of the type explored here.
机译：探索性的视觉分析对于大型结构化，多面的时空数据集的初步研究很有用。此过程需要按时间，空间和属性选择和汇总记录，具有转换数据的能力以及应用适当的可视编码和交互的灵活性。我们提出了一种受地理“混搭”启发的方法，其中使用实际交换标准将可自由使用的功能和数据松散但灵活地组合在一起。我们的案例研究结合了MySQL，PHP和LandSerf GIS，可将Google Earth用于视觉合成以及与KML中描述的编码进行交互。该方法适用于浏览移动目录服务发出的142万个请求的日志。开发了交互和视觉编码的新颖组合，包括空间“标签云”，“标签地图”，“数据刻度盘”和多尺度密度表面。对该方法的四个方面进行了非正式评估：采用的视觉编码，它们在数据集的视觉探索中的成功，使用的特定工具和“混搭”方法。初步的发现对考虑使用混搭进行可视化的其他人将是有益的。所开发的特定技术可能会得到更广泛的应用，以提供对此处探索的各种时空数据结构的见解。

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