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EcoLens: visual analysis of ecological regions in urban contexts using traffic data

机译：eColens：使用交通数据的城市环境中生态区域的视觉分析

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The increasing availability of spatiotemporal data provides unprecedented opportunities for understanding the structure of an urban area in terms of people's activity pattern and how they form the latent regions over time. However, existing solutions are limited in their capacity of capturing the evolutionary patterns of dynamic latent regions within urban context. In this work, we introduce an interactive visual analysis approach, EcoLens, that allows analysts to progressively explore and analyze the complex dynamic segmentation patterns of a city using traffic data. We propose an extended nonnegative matrix factorization-based algorithm smoothed over both spatial and temporal dimensions to capture the spatiotemporal dynamics of the city. The algorithm also ensures the orthogonality of its result to facilitate the interpretation of different patterns. A suite of visualizations is designed to illustrate the dynamics of city segmentation and the corresponding interactions are added to support the exploration of the segmentation patterns over time. We evaluate the effectiveness of our system via case studies using a real-world dataset and a qualitative interview with the domain expert.
机译：不断增加的时空数据的可用性提供了前所未有的机会，了解人们的活动模式，以及如何随着时间的推移形成潜在地区的城市地区的结构。然而，现有的解决方案的能力受到捕获城市背景下的动态潜区域的进化模式的能力。在这项工作中，我们介绍了一个交互式视觉分析方法，允许分析师逐步探索和分析城市的复杂动态分段模式使用流量数据。我们提出了一种扩展的非负矩阵分解基础基于空间和时间尺寸的基于空间和时间尺寸，以捕获城市的时空动力学。该算法还确保其结果的正交性，以便于解释不同模式。一套可视化旨在说明城市分割的动态，并添加相应的交互来支持分段模式随时间的探索。我们通过使用现实世界数据集和与域专家的定性访谈进行了案例研究来评估我们的系统的有效性。

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