本文關(guān)鍵詞：基于窗口函數(shù)優(yōu)化的軌跡數(shù)據(jù)查詢(xún)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著無(wú)線(xiàn)通信和移動(dòng)計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,移動(dòng)設(shè)備在我們?nèi)粘Ｉ畹母鞣N應(yīng)用中逐漸扮演著越來(lái)越重要的角色。如今,我們身邊所經(jīng)常使用的移動(dòng)設(shè)備往往都會(huì)具有定位和無(wú)線(xiàn)通信能力,因此,使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行定位服務(wù)和上傳位置數(shù)據(jù)到服務(wù)器成為可能,尤其是對(duì)于基于位置的服務(wù)(Location-Based Services)追蹤并記錄軌跡數(shù)據(jù)尤為重要。軌跡數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著移動(dòng)物體的移動(dòng)規(guī)律,隨著移動(dòng)物體軌跡數(shù)據(jù)量的快速增加,對(duì)于大批量軌跡數(shù)據(jù)分析的需求也在不斷增長(zhǎng),包含了軍事、交通、科學(xué)、物流和社會(huì)服務(wù)等領(lǐng)域。本文旨在降低軌跡數(shù)據(jù)中存在的定位誤差和采樣誤差,實(shí)現(xiàn)對(duì)軌跡數(shù)據(jù)的分析與挖掘。本文主要工作包括以下幾個(gè)方面：·軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理針對(duì)軌跡數(shù)據(jù)中的定位誤差,采用均值過(guò)濾去除軌跡數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn),并利用隱馬爾可夫路網(wǎng)匹配模型將軌跡數(shù)據(jù)映射到城市路網(wǎng)上,以此來(lái)提升軌跡數(shù)據(jù)的精確度�！ご翱诤瘮�(shù)優(yōu)化建模PostgreSQL中窗口函數(shù)在順序調(diào)用階段執(zhí)行的消耗模型,分析出執(zhí)行瓶頸所在。提出了基于臨時(shí)窗口的面向聚集函數(shù)和面向MAX/MIN[函數(shù)的兩種窗口函數(shù)優(yōu)化方法。通過(guò)理論與實(shí)踐證明了兩種優(yōu)化方法的有效性�！ぼ壽E數(shù)據(jù)查詢(xún)的構(gòu)建通過(guò)對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,形成了軌跡數(shù)據(jù)路網(wǎng)查詢(xún)模式數(shù)據(jù),利用窗口函數(shù)構(gòu)建城市路網(wǎng)的分析和查詢(xún)。綜上所述,本文基于軌跡過(guò)濾、路網(wǎng)匹配等技術(shù)對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,降低軌跡數(shù)據(jù)中定位誤差的影響,利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)軌跡數(shù)據(jù),并利用數(shù)據(jù)庫(kù)中的窗口函數(shù)降低軌跡數(shù)據(jù)中的采樣誤差對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘的影響。在當(dāng)前軌跡數(shù)據(jù)量急劇增加的背景下,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中窗口函數(shù)的傳統(tǒng)執(zhí)行框架出現(xiàn)了性能瓶頸,本文提出了基于臨時(shí)窗口的面向聚集函數(shù)和面向MAX/MIN函數(shù)的兩種窗口函數(shù)優(yōu)化方法,并以此構(gòu)建了軌跡數(shù)據(jù)查詢(xún)。
【關(guān)鍵詞】：基于位置服務(wù) 軌跡分析 路網(wǎng)查詢(xún) 窗口函數(shù) 性能優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-19
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 本文工作與主要貢獻(xiàn)16-17
• 1.3 組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 研究現(xiàn)狀19-25
• 2.1 軌跡數(shù)據(jù)分析與挖掘現(xiàn)狀19-20
• 2.2 路網(wǎng)匹配研究現(xiàn)狀20-21
• 2.3 窗口函數(shù)研究現(xiàn)狀21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)處理25-31
• 3.1 出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)介紹25-26
• 3.2 城市路網(wǎng)介紹26-27
• 3.3 均值過(guò)濾27-28
• 3.4 路網(wǎng)匹配28-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第四章 窗口函數(shù)31-47
• 4.1 窗口函數(shù)簡(jiǎn)介31-38
• 4.1.1 窗口函數(shù)語(yǔ)法及語(yǔ)義32-35
• 4.1.2 窗口函數(shù)分類(lèi)35-36
• 4.1.3 窗口函數(shù)計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)介36-38
• 4.2 窗口函數(shù)執(zhí)行過(guò)程38-43
• 4.2.1 知識(shí)預(yù)定義38-39
• 4.2.2 兩階段執(zhí)行框架39-40
• 4.2.3 順序調(diào)用階段的執(zhí)行過(guò)程40-43
• 4.3 模型及消耗分析43-45
• 4.4 本章小結(jié)45-47
• 第五章 窗口函數(shù)優(yōu)化47-65
• 5.1 快速定位47-48
• 5.2 面向聚集函數(shù)的窗口函數(shù)優(yōu)化48-56
• 5.2.1 利用臨時(shí)窗口計(jì)算窗口函數(shù)值49-53
• 5.2.2 確定臨時(shí)窗口53-56
• 5.3 面向MAX/MIN函數(shù)的窗口函數(shù)優(yōu)化56-63
• 5.3.1 優(yōu)化順序調(diào)用階段執(zhí)行過(guò)程56-61
• 5.3.2 消耗分析61-63
• 5.4 本章小結(jié)63-65
• 第六章 基于窗口函數(shù)的軌跡數(shù)據(jù)查詢(xún)65-81
• 6.1 軌跡數(shù)據(jù)查詢(xún)構(gòu)建65-70
• 6.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)65-67
• 6.1.2 系統(tǒng)展示67
• 6.1.3 PostgreSQL內(nèi)核67-70
• 6.2 軌跡數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)70-74
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)70-71
• 6.2.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)比對(duì)象71
• 6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-74
• 6.3 可拓展實(shí)驗(yàn)74-80
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境74
• 6.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)74-75
• 6.3.3 面向聚集函數(shù)優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析75-78
• 6.3.4 面向MAX/MIN函數(shù)優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析78-80
• 6.4 本章小結(jié)80-81
• 第七章 總結(jié)與展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-93
• 致謝93-95
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和科研情況95

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