Uma abordagem para visualização e análise baseada em clustering de dados espaço-temporais.

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: OLIVEIRA, Maxwell Guimarães de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Dados espaço-temporais; Análise baseada em clustering; Análise visual - computação; GIS; Mineração de Dados; Visualizaçãod e dados espaço-temporais - computação; GeoSTAT - Geographic SpatioTemporal Analysis Tool; Algoritmos de clustering; Spatiotemporal data; Clustering based analysis; Clustering algorithms; Ciência da Computação.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1348

Atualmente, há um volume considerável de dados espaço-temporais disponíveis em vários meios, sobretudo na Internet. A visualização de dados espaço-temporais é uma tarefa complexa, que requer uma série de recursos visuais apropriados para que, em conjunto, possam permitir aos usuários uma correta interpretação das informações analisadas. Além do emprego de técnicas de visualização, a utilização de técnicas de descoberta de conhecimento em bancos de dados tem se mostrado relevante no auxílio à análise exploratória de relacionamentos em dados espaço-temporais. O levantamento do estado da arte em visualização de dados espaço-temporais leva à conclusão de que a área ainda é deficiente em soluções para visualização e análise desses tipos. Muitas abordagens abrangem somente questões espaciais, desprezando as características temporais desses dados. Inserido nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é melhorar a experiência do usuário em visualização e análise espaço-temporal, indo além do universo da visualização dos dados espaço-temporais brutos e considerando, também, a importância em visualização de dados espaço-temporais derivados de um processo de descoberta de conhecimento, mais especificamente algoritmos de clustering. Esse objetivo é atingido com a definição de uma abordagem inovadora em visualização de dados espaço-temporais, e de sua implementação, denominada GeoSTAT (Geographic SpatioTemporal Analysis Tool), que engloba pontos importantes observados nas principais abordagens existentes e acrescenta, principalmente, técnicas de visualização voltadas à dimensão temporal e à utilização de algoritmos de clustering, valorizando características até então pouco exploradas em dados espaço-temporais. A validação deste trabalho ocorre por meio de dois estudos de caso, onde cada um aborda dados espaço-temporais de um domínio específico, para demonstrar a experiência do usuário final diante das técnicas de visualização reunidas na abordagem proposta.