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J-GLOBAL ID：202102252101243330   整理番号：21A1195595

多カテゴリー地理的事象の時空間クラスタリングのレベルの測定に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Measuring the Level of Spatiotemporal Clustering of Multi-Categorical Geographic Events

著者 (7件)： Gong Junfang (Key Laboratory of Urban Land Resources Monitoring and Simulation, Ministry of Natural Resources, Shenzhen 518034, China) ,  Gong Junfang (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Lee Jay (Department of Geography, Kent State University, Kent, OH 44242-0001, USA) ,  Zhou Shunping (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Zhou Shunping (National Engineering Research Center for Geographic Information System, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Li Shengwen (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Li Shengwen (National Engineering Research Center for Geographic Information System, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 9  号： 7  ページ： 440  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間活動事象は,それらの地理的位置および時間的スタンプでしばしば記録され,個々の時間期間中の事象の空間パターンを形成する。これらの事象の時間的属性は,時間にわたる空間プロセスの進化を理解するのに役立つ。研究者がまだ直面する課題は,既存の方法が,異なる特性を有するイベントの時空間パターンを評価するとき,同じようにすべてのイベントを処理する傾向があることである。本論文では,異なるカテゴリー属性と関連するとき,人間の活動事象のセットに存在するかもしれない時空間クラスタリングまたは時空間自己相関のレベルを評価する方法を提案した。この方法は,Voronoi構造を2Dから3Dに拡張し,研究領域と時間周期によって定義される時空体積の時空間モザイク化へのアプローチとしてスライディングウィンドウモデルを統合する。さらに,指数を開発し,他のカテゴリーに対する2つのイベントカテゴリーの1つの部分時空間クラスタリングレベルを評価した。提案方法を,事例研究としてシミュレーションデータと実世界データセットに適用した。実験結果は,この方式が多重カテゴリの人間活動事象の間の時空クラスタ化パターンのレベルを効果的に測定することを示している。この方法は,その計算効率のため,大量の人間活動事象の分析に適用できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *クラスタ化 ,  地理学 ,  多重化 ,  モザイク性 ,  二次元 ,  事例研究 ,  三次元 ,  自己相関
準シソーラス用語： *時空間クラスタリング ,  人間活動 ,  計算効率 ,  スライディングウィンドウ ,  空間パターン ,  スタンプ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 部分的時空自己相関 ,  時空間クラスタリングのレベル ,  時空Delaunay三角形分割 ,  スライディングウィンドウモデル ,  地理的事象

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (50件)：

• Noonan, M.J.; Tucker, M.A.; Fleming, C.H.; Akre, T.S.; Alberts, S.C.; Ali, A.H.; Altmann, J.; Antunes, P.C.; Belant, J.L.; Beyer, D. A comprehensive analysis of autocorrelation and bias in home range estimation. Ecol. Monogr. 2019, 89, e01344.
• Arribas-Bel, D.; Tranos, E. Big urban data: Challenges and opportunities for geographical analysis. Geogr. Anal. 2018, 50, 123-124.
• Ma, W.; Ji, J.; Chen, P.; Zhao, T. Spatial-temporal patterns analysis of property crime in urban district based on Moran’s I and GIS. In Proceedings of the Information Technology and Computer Application Engineering (ITCAE 2013), Hong Kong, China, 27-28 August 2013; pp. 253-258.
• Bao, P.-M.; JI, G.-L.; Wang, C.-L.; Zhu, Y.-B. Algorithms for mining human spatial-temporal behavior pattern from mobile phone trajectories. DEStech Trans. Comput. Sci. Eng. 2017.
• Huang, C.; Wang, D. Exploiting Spatial-Temporal-Social Constraints for Localness Inference Using Online Social Media. In Proceedings of the Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2016 IEEE/ACM International Conference on, San Francisco, CA, USA, 18-21 August 2016; pp. 287-294.

タイトルに関連する用語 (4件)： カテゴリー ,  地理 ,  事象 ,  時空間クラスタリング