基于窗口函数优化的轨迹数据查询

发布时间：2017-04-09 17:22

  本文关键词：基于窗口函数优化的轨迹数据查询，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着无线通信和移动计算技术的发展,移动设备在我们日常生活的各种应用中逐渐扮演着越来越重要的角色。如今,我们身边所经常使用的移动设备往往都会具有定位和无线通信能力,因此,使用移动设备进行定位服务和上传位置数据到服务器成为可能,尤其是对于基于位置的服务(Location-Based Services)追踪并记录轨迹数据尤为重要。轨迹数据中蕴含着移动物体的移动规律,随着移动物体轨迹数据量的快速增加,对于大批量轨迹数据分析的需求也在不断增长,包含了军事、交通、科学、物流和社会服务等领域。本文旨在降低轨迹数据中存在的定位误差和采样误差,实现对轨迹数据的分析与挖掘。本文主要工作包括以下几个方面：·轨迹数据预处理针对轨迹数据中的定位误差,采用均值过滤去除轨迹数据中的异常点,并利用隐马尔可夫路网匹配模型将轨迹数据映射到城市路网上,以此来提升轨迹数据的精确度。·窗口函数优化建模PostgreSQL中窗口函数在顺序调用阶段执行的消耗模型,分析出执行瓶颈所在。提出了基于临时窗口的面向聚集函数和面向MAX/MIN[函数的两种窗口函数优化方法。通过理论与实践证明了两种优化方法的有效性。·轨迹数据查询的构建通过对轨迹数据进行预处理,形成了轨迹数据路网查询模式数据,利用窗口函数构建城市路网的分析和查询。综上所述,本文基于轨迹过滤、路网匹配等技术对轨迹数据进行预处理,降低轨迹数据中定位误差的影响,利用关系数据库存储轨迹数据,并利用数据库中的窗口函数降低轨迹数据中的采样误差对数据分析和挖掘的影响。在当前轨迹数据量急剧增加的背景下,关系数据库中窗口函数的传统执行框架出现了性能瓶颈,本文提出了基于临时窗口的面向聚集函数和面向MAX/MIN函数的两种窗口函数优化方法,并以此构建了轨迹数据查询。
【关键词】：基于位置服务 轨迹分析 路网查询 窗口函数 性能优化
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 本文工作与主要贡献16-17
• 1.3 组织结构17-19
• 第二章 研究现状19-25
• 2.1 轨迹数据分析与挖掘现状19-20
• 2.2 路网匹配研究现状20-21
• 2.3 窗口函数研究现状21-23
• 2.4 本章小结23-25
• 第三章 出租车轨迹数据处理25-31
• 3.1 出租车轨迹数据介绍25-26
• 3.2 城市路网介绍26-27
• 3.3 均值过滤27-28
• 3.4 路网匹配28-30
• 3.5 本章小结30-31
• 第四章 窗口函数31-47
• 4.1 窗口函数简介31-38
• 4.1.1 窗口函数语法及语义32-35
• 4.1.2 窗口函数分类35-36
• 4.1.3 窗口函数计算过程简介36-38
• 4.2 窗口函数执行过程38-43
• 4.2.1 知识预定义38-39
• 4.2.2 两阶段执行框架39-40
• 4.2.3 顺序调用阶段的执行过程40-43
• 4.3 模型及消耗分析43-45
• 4.4 本章小结45-47
• 第五章 窗口函数优化47-65
• 5.1 快速定位47-48
• 5.2 面向聚集函数的窗口函数优化48-56
• 5.2.1 利用临时窗口计算窗口函数值49-53
• 5.2.2 确定临时窗口53-56
• 5.3 面向MAX/MIN函数的窗口函数优化56-63
• 5.3.1 优化顺序调用阶段执行过程56-61
• 5.3.2 消耗分析61-63
• 5.4 本章小结63-65
• 第六章 基于窗口函数的轨迹数据查询65-81
• 6.1 轨迹数据查询构建65-70
• 6.1.1 系统架构65-67
• 6.1.2 系统展示67
• 6.1.3 PostgreSQL内核67-70
• 6.2 轨迹数据实验70-74
• 6.2.1 实验环境和数据70-71
• 6.2.2 实验对比对象71
• 6.2.3 实验结果71-74
• 6.3 可拓展实验74-80
• 6.3.1 实验环境74
• 6.3.2 实验数据74-75
• 6.3.3 面向聚集函数优化的实验结果分析75-78
• 6.3.4 面向MAX/MIN函数优化的实验结果分析78-80
• 6.4 本章小结80-81
• 第七章 总结与展望81-83
• 参考文献83-93
• 致谢93-95
• 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况95

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