TPFlow: Progressive Partition and Multidimensional Pattern Extraction for Large-Scale Spatio-Temporal Data Analysis
作者:Dongyu Liu, Panpan Xu, and Liu Ren
发表:VAST 2018
一、简介
多维时空数据可视化常用的方式是在不同视图中对不同维度上的值做聚合,用户可以在不同的视图中,通过刷选、连线,实现查询、选择、高亮等操作。这种方法的可扩展性往往受到数据维度及数据量的影响,解决方案有以数据立方体的形式存贮数据、GPU并行计算等等。但是,这种方法难以在子数据集上找到隐藏的模式,例如,工作日与双休日的数据模式可能是不同的,但在没有先验假设的情况下,这些视图很难将用户引导向某种数据子集的选择方式。此外,这种方法还需要数据分析员进行繁杂的手动工作。 因此,本文提出了一种基于张量分解的大规模时空数据的模式自动化提取与可视分析方法,本文的主要贡献如下: