Map segmentation for geospatial data mining through generalized higher-order Voronoi diagrams with sequential scan algorithms

Lee, Ickjai; Torpelund-Bruin, Christopher; Lee, Kyungmi

doi:10.1016/j.eswa.2012.03.042

Cited by 8 publications

(3 citation statements)

References 22 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…моделирования зон сервисного обслуживания на заданной территории. По аналогии с работами [11][12][13], где были введены понятия торговых зон Вороного, под моделями зон обслуживания будем понимать основанные на геометрии процедуры создания теоретических зон обслуживания с использованием характеристик сервисного центра и предположений о поведении клиента. Выделение таких зон наиболее полезно в случаях, если подробные данные о предпочтениях клиентов отсутствуют либо считаются слишком дорогостоящими, или требуется большое количество времени для их получения.…”

Section: обзор современных гис-технологий в контексте возможности их unclassified

Integration of GIS technologies and methods of solving continuous problems of optimal multiplex-partitioning of sets

Koriashkina¹,

Cherevatenko²,

Koriashkina³

2017

SRIT

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. Представлен обзор программного обеспечения и технологий геоинформационных систем в контексте применения их к решению практических задач территориальной сегментации рынка услуг, математические постановки которых сводятся к непрерывным задачам оптимального мультиплексного разбиения множеств. Под моделями зон обслуживания понимаются основанные на геометрии процедуры создания теоретических зон обслуживания с использованием характеристик сервисного центра и предположений о поведении клиента. Описаны основные требования к наборам данных, используемых в разработанном программном обеспечении, включающем методы решения задач мультиплексного разбиения и ГИС-технологии. Приведены результаты сегментации территории города на зоны обслуживания несколькими центрами услуг с учетом возможности перекрытия зон. Предложен подход к решению задач оптимального размещения сервисных центров в ограниченной невыпуклой несвязной области с одновременной сегментацией рынка услуг. Ключевые слова: непрерывные задачи оптимального мультиплексного разбиения множеств, геоинформационные системы, ГИС-технологии, территориальная сегментация рынка услуг.

show abstract

Section: обзор современных гис-технологий в контексте возможности их unclassified

Integration of GIS technologies and methods of solving continuous problems of optimal multiplex-partitioning of sets

Koriashkina¹,

Cherevatenko²,

Koriashkina³

2017

SRIT

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…1. Error propagation has been quantified previously for map building [25] and Voronoi algorithms [26]. For 1-D optimal control, error estimates can be obtained through use of H ∞ system norms [27].…”

Section: Problem Formulationmentioning

confidence: 99%

Enabling Operational Autonomy for Unmanned Aerial Vehicles with Scalability

Jung

Ariyur

2013

Journal of Aerospace Information Systems

View full text Add to dashboard Cite

“…Directional HOI is about relative positioning properties with distance information. Despite the importance of direction in spatio-temporal analysis, directional HOI has attracted no attention even though some studies investigated and applied geometrical HOI [2], [3], [4] and topological HOI [5].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Directional Higher Order Information for Spatio-Temporal Trajectory Dataset

Wang

Lee

2014

2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Higher order information includes k-nearest neighbor information and k-order region information that are of great importance when the first order or lower order information is not functioning. Despite of the importance of direction in spatio-temporal analysis, directional higher order information has received almost no attention. This paper introduces a new directional higher order information dissimilarity measure that combines topological and geometrical information for spatio-temporal trajectories. It also presents a spider chart-like visualisation approach for directional higher order information and demonstrates the usefulness of this measure with a case study from top-k trajectory mining.Keywords-Higher order information; spatio-temporal trajectory; higher order Voronoi diagrams; directional information; I. INTRODUCTIONHigher Order Information (HOI) includes k-nearest neighbor information and k-order region information that are of great importance when the first order or lower order information is not functioning properly. Uncertainty in modern society requires "what-if" analysis to explore different scenarios for better decision making. HOI provides necessary information for "what-if" analysis, and it has been researched for many years with various applications in GIS and emergency management [1].Based on the spatio-temporal characteristics of HOI, HOI can be classified into three different types: namely geometrical HOI, topological HOI and directional HOI. Directional HOI is about relative positioning properties with distance information. Despite the importance of direction in spatio-temporal analysis, directional HOI has attracted no attention even though some studies investigated and applied geometrical HOI [2], [3], [4] and topological HOI [5]. Trajectory is a typical example of spatio-temporal data capable of representing object dynamics. Trajectory of moving objects such as cars, humans, birds, or other objects is useful in decision making processes in many application domains such as animal movement [6], sport team strategies [7], surveillance analysis [8], [9], transport analysis [10], [11], emergency management [1], and supermarket shopping paths [12]. Improvement in tracking and sensing technologies facilitates a collection of vast volume of usergenerated trajectory data at very low cost. Researchers have

show abstract

Map segmentation for geospatial data mining through generalized higher-order Voronoi diagrams with sequential scan algorithms

Cited by 8 publications

References 22 publications

Integration of GIS technologies and methods of solving continuous problems of optimal multiplex-partitioning of sets

Integration of GIS technologies and methods of solving continuous problems of optimal multiplex-partitioning of sets

Enabling Operational Autonomy for Unmanned Aerial Vehicles with Scalability

Directional Higher Order Information for Spatio-Temporal Trajectory Dataset

Contact Info

Product

Resources

About