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题名面向轨迹流数据的索引构建与存储方法研究
被引量：3
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作者
蔡瑞初
林峰极
郝志峰
王立
温雯
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机构
广东工业大学计算机学院
佛山科学技术学院数学与大数据学院
依图网络科技有限公司新加坡研发部
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期62-70,共9页
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基金
国家自然科学基金(61100148,61876043)
国家自然科学基金-广东省联合基金(U1501254)
+3 种基金
广东省自然科学基金(2014A030306004,2014A030308008)
广东省特支计划(2015TQ01X140)
广州市科技计划(201902010058)
广州市珠江科技新星专项(201610010101)。
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文摘
移动社交网络等基于定位服务应用的快速发展导致时空数据流规模呈爆炸式增长,要求底层数据存储系统支持高吞吐量轨迹数据的插入以及空间和时间约束下的低延迟查询,而现有HBase等数据存储方案因索引更新开销过高无法满足该需求。针对时空数据流的应用特性,提出一种数据流内存索引及存储方法。根据键值和时间范围对历史与增量数据元组进行物理分区,将其以模板B+树的形式写入内存并构建索引以增强快速写入和查询能力,同时对数据进行压缩存储提升索引效率。在此基础上,采用多级索引根据数据分区将复杂查询分解为可独立处理的子查询。实验结果表明,与传统HBase、WaterWheel等方法相比,该方法在不同数据插入和查询条件下的数据存储性能与查询效率更优。
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关键词
轨迹流数据
数据分区
存储
多级索引
BLOOM过滤器
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Keywords
trajectory stream data
data partition
storage
multilevel index
Bloom filter
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于浮动车数据的快速交通拥堵监控
被引量：12
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作者
吴佩莉
刘奎恩
郝身刚
张全新
谭毓安
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机构
北京理工大学计算机学院
北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心
中国科学院软件研究所
南阳师范学院计算机与信息技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期189-198,共10页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2013AA01A212)
国家自然科学基金项目(61202064
91124001)
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文摘
浮动车技术是近年来智能交通系统中所采用的、获取道路交通信息的先进技术手段之一,可作为大规模实时交通监控的数据源.由于浮动车数据规模庞大,从大量移动对象中有效处理流数据是其中一大难点.采用相似轨迹聚类的思想,结合与拥堵特征相关的交通参数,提出了拥堵同伴发现算法.该算法能从浮动车轨迹流数据中筛选出可能发生拥堵的浮动车数据,从而对拥堵区域变化趋势进行概化预测,由预测结果决定负载处理方式.此外,设计基于预测的多优先级调度算法用以实现整个监控流程.提出的方法可有效降低处理浮动车数据的代价,实现快速交通拥堵监控.通过在城市路网中大规模出租车轨迹数据上的实测,验证了这种算法的有效性和优势.
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关键词
浮动车数据
交通拥堵
拥堵同伴发现
降载
轨迹流数据
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Keywords
floating car data
traffic congestion
congestion companion discovery
load shedding
trajectory data stream
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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