[发明专利]多维时空数据的关联关系可视化方法

说明书

本发明涉及数据挖掘技术领域，具体公开了一种多维时空数据的关联关系可视化方法。该方法具体包括：基于不同目标的时空信息，构建多维时空数据模型；采集获得目标及其相关时空数据，并通过数据分析，获得多维时空数据值，并将各个维度信息值与图像化标识相匹配；对采集目标的多维时空数据在对应的地图中进行相应标识图形化处理，形成多维时空数据的关联关系可视化图像。本方法可以将目标类型、路途时间、访问概率、访问位置、停留时间、访问顺序、事件类型、访问周期8维属性，以更直观的方式解释了目标、时间、位置、事件的关联关系，表达出航天多源异构信息中蕴含的巨大信息，为突发事件预测、趋势预测提供重要信息。

技术领域

本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种多维时空数据的关联关系可 视化方法。

背景技术

时空序列是许多领域的重要数据类型，例如经济、全球贸易、交通和应急 响应。现有研究重点集中在态势理解、预测、异常检测以及数据不同部分之间 的关系识别。所提出的方法已经认识到现有工作的局限性，指出他们缺乏以人 类容易理解的形式显示结果并使分析人员参与分析过程的能力。目前处理时空 序列的可视化分析方法主要集中在数据汇总和提供可理解的数据概貌上，却不 能支持检测各种事件和探索它们之间的关系所需的更详细的分析。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多维时空数据的关联关系可视化方法，解决不 同目标多维时空数据的关联关系可视化表达的问题，实现多源异构信息关联关 系的直观展示，为突发事件预测、趋势预测提供重要信息。

本发明的技术方案如下：一种多维时空数据的关联关系可视化方法，该方 法具体包括：

S1、基于不同目标的时空信息，构建多维时空数据模型；

获得不同目标在时间、地点、事件和速度信息的时空数据，根据目标的多 维时空数据关联关系，构建基于目标的多维时空数据模型，其中，多维时空数 据模型中的数据参数包括目标类型、路途时间、访问概率、访问位置、停留时 间、访问顺序、事件类型、访问周期共8个维度信息；

S2、采集获得目标及其相关时空数据，并通过数据分析，获得多维时空数 据值，并将各个维度信息值与图像化标识相匹配；

S2.1、采集获得目标类型维度信息，并在利用图像化中的节点颜色与目标类 型的维度信息进行匹配；

S2.2、采集获得两个节点之间的路途时间维度信息，并利用所述两个节点之 间路径图形色彩的色阶进行匹配；

S2.3、采集获得访问概率维度信息，并利用图像化中的节点面积大小与访问 概率的维度信息值进行匹配；

S2.4、采集获得访问位置维度信息，并将访问位置维度信息与图形化中的节 点位置进行匹配关联；

S2.5、采集获得停留时间维度信息，并将利用图像化中的停留节点颜色的色 阶参数进行匹配关联；

S2.6、采集获得访问顺序维度信息，并利用图像化中目标在不同节点行进路 线的箭头方向与访问顺序维度信息进行匹配关联；

S2.7、采集获得事件类型维度信息，并将在节点处的事件类型维度信息与图 像化中所述节点的图形形状进行匹配关联；

S2.8、采集获得访问周期维度信息，并利用图形化中节点处的文字内容信息 对访问周期维度信息进行显示匹配；

S3、对采集目标的多维时空数据在对应的地图中进行相应标识图形化处理， 形成多维时空数据的关联关系可视化图像。

所述路径时间是目标从某一节点L_i出发到达邻近的下一节点L_i+1所花费的时 间长短，用表示；