本文關鍵詞：軌跡數(shù)據(jù)的壓縮技術和系統(tǒng)實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：城市出租車裝配的定位設備每天能夠收集到大量的軌跡數(shù)據(jù),為基于位置服務(Location-based service, LBS)提供重要的數(shù)據(jù)來源。通過對海量出租車軌跡數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,能夠了解交通流量規(guī)律,輔助規(guī)劃人們出行,分析人群行為特征等。然而由于移動定位設備的快速普及和出租車業(yè)務的發(fā)展,導致軌跡數(shù)據(jù)的快速增長,給數(shù)據(jù)存儲、實時查詢以及數(shù)據(jù)分析帶來了巨大的挑戰(zhàn)。而軌跡數(shù)據(jù)壓縮技術是解決數(shù)據(jù)快速增長的一種有效解決方案。因此本文對軌跡數(shù)據(jù)進行分析,提取特征數(shù)據(jù),挖掘特征的分布。然后基于特征的分布,提出了軌跡信息量度量指標,并在此基礎上提出了兩種軌跡壓縮算法,基于信息量的軌跡壓縮算法和基于壓縮率的軌跡壓縮算法,既保證了壓縮率又能保證較高的軌跡壓縮質量。為了應對典型的軌跡查詢,本文對壓縮后的數(shù)據(jù)進行分布式存儲,同時保證較優(yōu)的查詢效率和高吞吐量。本文主要貢獻如下：·軌跡特征挖掘提出了軌跡特征挖掘的框架,從軌跡數(shù)據(jù)中提取速度、方向和位置三維信息,借助馬爾科夫鏈分析軌跡特征的分布。然后利用高斯模型、高斯混合模型和指數(shù)分布擬合軌跡特征的分布,并在真實軌跡數(shù)據(jù)上實驗證明模型的有效性�！ぼ壽E壓縮研究提出了軌跡信息量度量指標,然后根據(jù)軌跡信息量和軌跡壓縮率,綜合考慮了軌跡速度,方向和位置特征,提出了基于信息量的軌跡壓縮算法和基于壓縮率的軌跡壓縮算法,在保證壓縮率的同時保證軌跡壓縮質量。最后與已有的軌跡壓縮技術,在真實數(shù)據(jù)集上進行多個維度比較,實驗證明算法的高效性和有效性�！ぼ壽E分布式存儲和查詢針對軌跡數(shù)據(jù)上幾種常見的查詢分析類型,提出基于HBase的分布式存儲系統(tǒng),以及為了支持高效查詢分析和快速存儲,設計了軌跡數(shù)據(jù)存儲模型,并給出了相應的查詢算法。然后在此基礎上提出布隆過濾器的優(yōu)化策略,對不需要遍歷的數(shù)據(jù)塊進行剪枝,提高查詢效率。最后通過實驗證明存儲模型的高效性。
【關鍵詞】：軌跡壓縮 基于位置服務 行駛特征 分布式存儲 信息量
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-19
• 1.1 研究背景15-17
• 1.2 本文工作與主要貢獻17-18
• 1.3 組織結構18-19
• 第二章 研究現(xiàn)狀19-31
• 2.1 基于位置的服務發(fā)展現(xiàn)狀19-20
• 2.2 軌跡壓縮國內外研究現(xiàn)狀20-24
• 2.2.1 線段簡化壓縮21-23
• 2.2.2 基于路網結構的壓縮23-24
• 2.2.3 基于語義壓縮24
• 2.3 軌跡數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)24-26
• 2.4 軌跡誤差度量26-30
• 2.5 本章小結30-31
• 第三章 軌跡行駛特征分析31-47
• 3.1 預備知識31-34
• 3.1.1 軌跡數(shù)據(jù)介紹31-32
• 3.1.2 路網數(shù)據(jù)介紹32-33
• 3.1.3 高斯混合模型33-34
• 3.2 軌跡行駛特征34-39
• 3.2.1 速度特征35-37
• 3.2.2 方向特征37-38
• 3.2.3 位置特征38-39
• 3.3 實驗研究39-46
• 3.3.1 特征分布實驗40-41
• 3.3.2 模型有效性評估實驗41-46
• 3.4 本章小結46-47
• 第四章 基于軌跡特征的軌跡壓縮方法47-65
• 4.1 預備知識47-49
• 4.1.1 馬爾科夫鏈48
• 4.1.2 信息論48-49
• 4.2 軌跡信息量49-53
• 4.2.1 定義49-50
• 4.2.2 計算規(guī)則50-53
• 4.3 基于信息量的軌跡壓縮算法53-55
• 4.4 基于壓縮率的軌跡壓縮算法55
• 4.5 實驗結果分析55-63
• 4.5.1 對比算法56-57
• 4.5.2 算法性能評測標準57-58
• 4.5.3 算法有效性評估實驗58-61
• 4.5.4 算法時間性能評估實驗61-63
• 4.6 本章小結63-65
• 第五章 軌跡存儲與查詢系統(tǒng)65-81
• 5.1 預備知識65-66
• 5.2 系統(tǒng)架構66-76
• 5.2.1 分布式存儲解決方案68-71
• 5.2.2 分布式查詢解決方案71-74
• 5.2.3 存儲和查詢優(yōu)化方案74-76
• 5.3 實驗評估76-80
• 5.3.1 實驗環(huán)境76-77
• 5.3.2 系統(tǒng)吞吐量評估實驗77-78
• 5.3.3 查詢性能評估實驗78-80
• 5.4 本章總結80-81
• 第六章 總結與展望81-83
• 6.1 本文工作總結81-82
• 6.2 今后工作展望82-83
• 參考文獻83-91
• 致謝91-93
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文和科研情況93

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