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Titlebook: Visual Analytics of Movement; Gennady Andrienko,Natalia Andrienko,Stefan Wrobel Book 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013 Data Anal

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樓主: 對將來事件
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發(fā)表于 2025-3-25 06:31:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 09:38:21 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 15:23:12 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37583-5Data Analysis; GIS; Geographical Information Systems; Information Visualization; Knowledge Discovery; Mob
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發(fā)表于 2025-3-25 17:28:34 | 只看該作者
Introduction,es, which also demonstrate some techniques that may be used for visual exploration and analysis of movement data. The examples show how the capabilities of the computer and human can be combined to extract knowledge from movement data. This sets the stage for introducing the concept of visual analyt
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發(fā)表于 2025-3-25 22:36:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 03:28:43 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 06:29:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 10:26:07 | 只看該作者
Visual Analytics Focusing on Movers,ns to the context (Fig. 5.1). These methods deal with movement data in the form of trajectories of moving objects. For gaining an overview of a set of trajectories, a flow map is built based on a territory tessellation reflecting the spatial distribution of characteristic points of trajectories. The
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發(fā)表于 2025-3-26 15:15:03 | 只看該作者
Visual Analytics Focusing on Spatial Events,ropriate form of movement data is spatial event data. From spatial event data describing elementary events, composite spatial events can be generated, in particular, spatio-temporal clusters of spatial events. We present an approach to finding spatio-temporal clusters in very large sets of spatial e
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發(fā)表于 2025-3-26 17:48:34 | 只看該作者
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