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文檔簡介
1、近幾年來,隨著移動信息技術(shù)的迅猛發(fā)展與集成了定位芯片的移動終端的迅速普及,云端能夠非常方便的獲取個人的出行軌跡。許多基于地理位置信息的研究層出不窮,同時也催生了大量相關(guān)應(yīng)用。這些與時空軌跡相關(guān)的新興研究和應(yīng)用給人們的日常生活帶來便利的同時也對空間數(shù)據(jù)庫中時空軌跡數(shù)據(jù)的有效管理帶來了很大的挑戰(zhàn)。與此同時,如何高效利用這些海量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了時空數(shù)據(jù)的管理和利用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
k-BCT查詢(k Best-Connected Tr
2、ajectories query)是最近提出的一種多查詢點(diǎn)k最近鄰軌跡對象搜索問題。其在旅游路線推薦以及個人出行模式研究上具有較為廣泛的應(yīng)用,但是由于k-BCT只考慮歐氏距離不考慮時間因素,對實(shí)際應(yīng)用指導(dǎo)有限,因此本文提出了一種改進(jìn)的查詢模型,同時提出相應(yīng)的兩種應(yīng)答算法,并通過實(shí)驗(yàn)證明了這兩種算法的有效性。
本文主要通過以下兩個方面展開:
1)通過分析k-BCT查詢,發(fā)現(xiàn)k-BCT查詢僅僅只考慮了軌跡點(diǎn)之間的歐氏距離
3、,而定位日志中的軌跡點(diǎn)都具有時間屬性,處在不同的時間段的軌跡具有不同的現(xiàn)實(shí)意義,通過進(jìn)一步分析,得到k-BCT查詢對現(xiàn)實(shí)生活的指導(dǎo)是有限的。因此,本文對k-BCT查詢進(jìn)行改進(jìn),得到了基于軌跡點(diǎn)權(quán)重的軌跡查詢—k-WCT(k Weighted Connected Trajectories),k-WCT查詢模型同時考慮了時間因素和歐氏距離,并分析得到k-WCT查詢具備更好的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。然后,為了設(shè)計一個有效的算法來應(yīng)答k-WCT查詢,本文
4、提出了基于加權(quán)Max Rtree索引的軌跡搜索算法Rtree-FA,最后通過實(shí)驗(yàn)對比分析證明了該算法比k-BCT查詢應(yīng)答算法BF-O具有更高的搜索質(zhì)量。
2)盡管Rtree-FA算法能夠較好的解決了k-WCT查詢問題,但是該算法因?yàn)樽陨斫Y(jié)構(gòu)特點(diǎn),具有查詢次數(shù)多、計算消耗大、I/O占用高等缺陷。為了彌補(bǔ)Rtree-FA算法在查詢性能較低與I/O占用高等方面的不足,為k-WCT查詢帶來更大的性能提升,本文借鑒加權(quán)Voronoi圖,
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