[文章摘要]Towards Privacy-Preserving Semantic Mobility Analysis

本文探讨了如何在语义空间内分析移动数据,并考虑了隐私保护措施。通过构建语义层次框架地图,文章展示了人类活动地点的分类及交互情况。利用时空立方体表示个人或多人的活动模式,并通过流图分析活动间的联系。文中还介绍了时间分布差异在语义空间上的分布,以直观展示访问频率。

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文章:Towards Privacy-Preserving Semantic Mobility Analysis
作者:N Andrienko, G Andrienko, G Fuchs

会议:EuroVis workshop on visual analytics,2013


文章将移动数据从地理空间转换为语义空间后,在语义空间中分析的运动数据,且考虑了隐私保护。


下图是人类活动地点的一个语义层次框架地图,即语义空间。
可以看到以home为中心,人类活动分为5类:工作、吃饭购物、交通、创新、社交等。



下图将某个人的活动映射到语义空间中,其中用flow表示了各个语义地点的交互,flow越粗,表示交互越强。每个地点上嵌套了时间分布直方图,行为天,列为小时(一个周的数据)。蓝色表示没有数据,从黄色到红色表示访问越多,即停留时间越长。



下图利用时空立方体表示两个人的活动,用蓝色和橙色分别表示,其中时间已经转换为相对时间(如周一),底图不是map,而是语义空间。



下图是两个人在语义空间中的交互(flow map),可以看到两个人交互模式的不同。




下图是两个人时间分布差(即将两者的时间分布直方图相减)在语义空间上的分布,不同颜色表示不同的访问频率。



特点:

文章开拓了语义空间移动数据分析,很多对地理空间分析的方法都可以借鉴到语义空间中来,比如时空立方体等。








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