【摘 要】
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数据已经渗透到各个行业和人们生活的方方面面,成为一种重要的生产力。而现实生活中,有80%的数据与地理位置相关。其中,对位置变化频率低而涉及对象广泛的驻留点轨迹数据的研究,已成为城市科学规划建设及管理的依据。如何高效地组织、存储、管理和查询海量驻留点数据是亟需解决的热点问题。本文提出了一种针对历史驻留点轨迹数据、基于时空立方体的可伸缩索引方法,将时间和空间划分为一定粒度的格网单元作为存储移动对象的载
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数据已经渗透到各个行业和人们生活的方方面面,成为一种重要的生产力。而现实生活中,有80%的数据与地理位置相关。其中,对位置变化频率低而涉及对象广泛的驻留点轨迹数据的研究,已成为城市科学规划建设及管理的依据。如何高效地组织、存储、管理和查询海量驻留点数据是亟需解决的热点问题。本文提出了一种针对历史驻留点轨迹数据、基于时空立方体的可伸缩索引方法,将时间和空间划分为一定粒度的格网单元作为存储移动对象的载体。不同于传统的数据驱动的索引方法,本文的索引方法由于其空间驱动的特性,天然支持对大量对象的高效存取。该索引包含时空快照索引模块和对象轨迹索引模块,可快速提取移动对象分布数据,实现了时空范围查询、特定移动对象轨迹查询以及起止点查询。为验证该索引方法的效率,本文分别对两个索引子模块就索引建立的时间,索引文件的大小以及常用查询耗时等多项指标展开效率测试实验。将时空快照索引子模块与对象轨迹索引子模块分别与3DR树及B+树进行比较。结果表明,时空快照索引子模块在索引建立时间以及查询效率方面均有较大优势,其中,涉及数据量越大,范围查询效率的优势越明显;对象轨迹索引模块索引文件建立时长与B+树相近,但所占空间较小,且轨迹查询效率有较大的优势,查询速度提高7倍左右。最后,本文将上述方法应用于实际案例中,利用重庆市手机信令数据,实现了给定时空条件的人流量快速提取、可视化及城市居民职住分析,进一步验证了本文索引方法的实用性。
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