This paper proposes an ontology-based framework to support integration and visualization of data from Intelligent Transportation Systems. These activities may be technically demanding for transportation stakeholders, due to technical and human factors, and may hinder the use of visualization tools in practice. The existing ontologies do not provide the necessary semantics for integration of spatio-temporal data from such systems. Moreover, a formal representation of the components of visualization techniques and expert knowledge can leverage the development of visualization tools that facilitate data analysis. The proposed Visualization-oriented Urban Mobility Ontology (VUMO) provides a semantic foundation to knowledge-assisted visualization tools (KVTs). VUMO contains three facets that interrelate the characteristics of spatio-temporal mobility data, visualization techniques and expert knowledge. A built-in rule set leverages semantic technologies standards to infer which visualization techniques are compatible with analytical tasks, and to discover implicit relationships within integrated data. The annotation of expert knowledge encodes qualitative and quantitative feedback from domain experts that can be exploited by recommendation methods to automate part of the visualization workflow. Data from the city of Porto, Portugal were used to demonstrate practical applications of the ontology for each facet. As a foundational domain ontology, VUMO can be extended to meet the distinctiveness of a KVT.

本文提出了一种基于本体的框架，以支持来自智能交通系统的数据的集成和可视化。由于技术和人为因素，这些活动可能对运输利益相关者有严格的技术要求，并且可能会阻碍在实践中使用可视化工具。现有的本体不提供用于集成来自此类系统的时空数据的必要语义。此外，可视化技术和专家知识的组成部分的形式表示可以利用可视化工具的开发来促进数据分析。所提出的面向可视化的城市交通本体论（VUMO）为知识辅助可视化工具（KVT）提供了语义基础。VUMO包含三个方面，这些方面将时空流动性数据，可视化技术和专家知识的特征相互关联。内置规则集利用语义技术标准来推断哪些可视化技术与分析任务兼容，并发现集成数据中的隐式关系。专家知识的批注对领域专家的定性和定量反馈进行编码，可以通过推荐方法利用该反馈来自动化部分可视化工作流程。来自葡萄牙波尔图市的数据被用来证明本体在每个方面的实际应用。作为基础领域本体，可以扩展VUMO以满足KVT的独特性。内置规则集利用语义技术标准来推断哪些可视化技术与分析任务兼容，并发现集成数据中的隐式关系。专家知识的批注对领域专家的定性和定量反馈进行编码，可以通过推荐方法利用该反馈来自动化部分可视化工作流程。来自葡萄牙波尔图市的数据被用来证明本体在每个方面的实际应用。作为基础领域本体，可以扩展VUMO以满足KVT的独特性。内置规则集利用语义技术标准来推断哪些可视化技术与分析任务兼容，并发现集成数据中的隐式关系。专家知识的批注对领域专家的定性和定量反馈进行编码，可以通过推荐方法利用该反馈来自动化部分可视化工作流程。来自葡萄牙波尔图市的数据被用来证明本体在每个方面的实际应用。作为基础领域本体，可以扩展VUMO以满足KVT的独特性。专家知识的注释对领域专家的定性和定量反馈进行编码，可以由推荐方法利用该反馈来自动化部分可视化工作流程。来自葡萄牙波尔图市的数据被用来证明本体在每个方面的实际应用。作为基础领域本体，可以扩展VUMO以满足KVT的独特性。专家知识的注释对领域专家的定性和定量反馈进行编码，可以由推荐方法利用该反馈来自动化部分可视化工作流程。来自葡萄牙波尔图市的数据被用来证明本体在每个方面的实际应用。作为基础领域本体，可以扩展VUMO以满足KVT的独特性。