OLAP for Trajectories

Baltzer, Oliver; Dehne, Frank; Hambrusch, Susanne E.; Rau-Chaplin, Andrew

doi:10.1007/978-3-540-85654-2_32

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“…Baltzer et al [10] proponen operadores OLAP para agrupar trayectorias (Group by overlap, Group by intersection y Group by overlap and intersection) y presentan una herramienta para la visualización de sus resultados. Leonardi et al [20] definen una BDT y un marco de trabajo [21] donde las trayectorias son tratadas como medidas y abordan el problema de su agregación y visualización, p. ej.…”

Section: Visualización De Trayectoriasunclassified

Lupa espacio-temporal: Una herramienta para el análisis visual de trayectorias en una bodega de datos

Moreno

Sierra

Agudelo

2014

Cien.Ing.Neogranadina

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<p>En este artículo se presenta una herramienta visual para facilitar el análisis de trayectorias y el descubrimiento de patrones espacio-temporales a partir de una bodega de datos de trayectorias (BDT). La herramienta propuesta, una lupa espacio-temporal, permite que el analista se enfoque en una determinada región donde han ocurrido varias trayectorias y permite detectar, según ciertos parámetros especificados por el analista a través de una interfaz gráfica, p. ej. la relación de cercanía de una trayectoria con otras o con los sitios a su alrededor. En el artículo se proponen y definen formalmente las relaciones de cercanía derivadas entre trayectorias y entre trayectorias y sitios. Una contribución adicional fue el enriquecimiento de un modelo de una BDT con el fin de permitir la formulación de consultas más expresivas y apoyar el aspecto de visualización de la herramienta propuesta. Aunque se requieren experimentos más exhaustivos, los resultados evidenciaron algunos patrones espacio-temporales que demuestran la conveniencia y la utilidad de la herramienta.</p>

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Section: Visualización De Trayectoriasunclassified

Lupa espacio-temporal: Una herramienta para el análisis visual de trayectorias en una bodega de datos

Moreno

Sierra

Agudelo

2014

Cien.Ing.Neogranadina

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“…Dentre as questões em aberto que vêm despertando grande interesse das comunidades de pesquisa, podese mencionar: a modelagem multidimensional para dados de trajetória e a definição e implementação de operadores TrOLAP (Trajectory OLAP, em português OLAP para Trajetórias). Os trabalhos de Orlando et al, (2007), Marketos et al (2008 e Baltzer et al (2008) foram pioneiros nesse sentido. Orlando et al, (2007) investigam como armazenar e agregar dados de trajetória usando as tecnologias de DW tradicionais.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…A partir de um conjunto de dados brutos sobre a localização espaço-temporal dos objetos móveis, os autores investigam como extrair as trajetórias dessa base (processo de reconstrução de trajetórias), transformar e carregar os dados. Baltzer et al (2008) propõem um novo operador OLAP para agregação de trajetórias similares, o qual permite identificar objetos móveis que se deslocaram em paralelo.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Data Warehouse de Trajetórias: um Modelo com Suporte à Agregação por Direção dos Movimentos

Almeida¹,

Pires²,

Schiel³

2011

Anais Do VII Simpósio Brasileiro De Sistemas De Informação (SBSI 2011)

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Este trabalho propõe um modelo conceitual para Data Warehouse de Trajetórias que permite analisar o comportamento dos objetos móveis sobre e entre regiões no espaço e no tempo, de acordo com diferentes níveis de granularidade, através do uso de agregações. O modelo permite a segmentação de trajetórias em componentes, tais como paradas e movimentos. Estes componentes podem transportar informações semânticas que dão significado a partes da trajetória. Para amenizar o problema da grande quantidade de dados, as trajetórias são armazenadas de forma compactada, sumarizando-se suas paradas e movimentos. Experimentos foram realizados para avaliar o nível de compactação obtido para esses dados.

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“…Balzer et al [13] propose OLAP operators to group trajectories and present a tool for their visualization. In [14] the authors define a DW to store entire trajectories as measures and address the problem of their aggregation and visualization [15], e.g., the amount of trajectories that passed through an area.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Extracting Trajectories with the Map Cube Operator

Moreno¹,

Alzate²,

Hernndez³

2014

Appl. Math. Inf. Sci.

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OLAP (On Line Analytical Processing) is a set of techniques and operators to facilitate the analysis of data that are usually stored in a specialized database known as data warehouse. Data is analyzed in order to provide information about a particular business subject called fact, for example, crimes, sales, shipments, among others. In this paper, we extend the functionality of an OLAP operator, known as map cube, with the definition and incorporation of a function called Trajectory. This function allows the analysts extract the trajectory followed by a set of facts. For example, the trajectory of crimes of each suspect, starting from his/her oldest crime to his/her more recent one. In order to prove the expediency of our proposal, we developed a prototype that was applied to a case study of crimes in Pennsylvania. Although more extensive experiments are required, our results show patterns that can help to understand the modus operandi of suspects.

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OLAP for Trajectories

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Lupa espacio-temporal: Una herramienta para el análisis visual de trayectorias en una bodega de datos

Lupa espacio-temporal: Una herramienta para el análisis visual de trayectorias en una bodega de datos

Data Warehouse de Trajetórias: um Modelo com Suporte à Agregação por Direção dos Movimentos

Extracting Trajectories with the Map Cube Operator

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