Visualizing massive scale human movement in cities plays an important role in solving many of the problems that modern cities face (e.g., traffic optimization, business site configuration). In this article, we study a big mobile location dataset that covers millions of city residents, but is temporally sparse on the trajectory of individual user. Mapping sparse trajectories to illustrate population movement poses several challenges from both analysis and visualization perspectives. In the literature, there are a few techniques designed for sparse trajectory visualization; yet they do not consider trajectories collected from mobile apps that possess long-tailed sparsity with record intervals as long as hours. This article introduces UrbanMotion, a visual analytics system that extends the original wind map design by supporting map-matched local movements, multi-directional population flows, and population distributions. Effective methods are proposed to extract and aggregate population movements from dense parts of the trajectories leveraging their long-tailed sparsity. Both characteristic and anomalous patterns are discovered and visualized. We conducted three case studies, one comparative experiment, and collected expert feedback in the application domains of commuting analysis, event detection, and business site configuration. The study result demonstrates the significance and effectiveness of our system in helping to complete key analytics tasks for urban users.

中文翻译：

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UrbanMotion：大都市尺度稀疏轨迹的视觉分析

城市中大规模人类活动的可视化在解决现代城市面临的许多问题（例如，交通优化、商业站点配置）方面发挥着重要作用。在本文中，我们研究了一个覆盖数百万城市居民的大型移动位置数据集，但在单个用户的轨迹上暂时稀疏。绘制稀疏轨迹以说明人口运动从分析和可视化的角度来看都带来了一些挑战。在文献中，有一些设计用于稀疏轨迹可视化的技术；然而，他们没有考虑从移动应用程序收集的轨迹，这些轨迹具有长达数小时的记录间隔的长尾稀疏性。本文介绍UrbanMotion，一个可视化分析系统，通过支持与地图匹配的本地移动、多向人口流动和人口分布，扩展了原始风图设计。提出了有效的方法来利用其长尾稀疏性从轨迹的密集部分提取和聚合人口移动。特征和异常模式都被发现和可视化。我们进行了三个案例研究，一个对比实验，并收集了通勤分析、事件检测和商业站点配置应用领域的专家反馈。研究结果证明了我们的系统在帮助城市用户完成关键分析任务方面的重要性和有效性。提出了有效的方法来利用其长尾稀疏性从轨迹的密集部分提取和聚合人口移动。特征和异常模式都被发现和可视化。我们进行了三个案例研究，一个对比实验，并收集了通勤分析、事件检测和商业站点配置应用领域的专家反馈。研究结果证明了我们的系统在帮助城市用户完成关键分析任务方面的重要性和有效性。提出了有效的方法来利用其长尾稀疏性从轨迹的密集部分提取和聚合人口移动。特征和异常模式都被发现和可视化。我们进行了三个案例研究，一个对比实验，并收集了通勤分析、事件检测和商业站点配置应用领域的专家反馈。研究结果证明了我们的系统在帮助城市用户完成关键分析任务方面的重要性和有效性。并在通勤分析、事件检测和业务站点配置等应用领域收集专家反馈。研究结果证明了我们的系统在帮助城市用户完成关键分析任务方面的重要性和有效性。并在通勤分析、事件检测和业务站点配置等应用领域收集专家反馈。研究结果证明了我们的系统在帮助城市用户完成关键分析任务方面的重要性和有效性。