Mobila och sensoriska enheter har redan blivit allestädes närvarande. De har gjort spårning av rörliga föremål till en enkel uppgift. Som ett resultat, mobila applikationer som Uber och många IoT-projekt har genererat massiva mängder av bana data som inte längre kan behandlas av en enda maskin effektivt. Bland de typiska frågeoperationer över banor, likhetssökning är en vanlig men dyr operatör i fråga bana data. Den är användbar för tillämpningar inom olika områden såsom trafik- och transportoptimering, väderprognos och modellering samt sportanalys. Det är också en grundläggande verksamhetsutövare för många viktiga gruvverksamheter såsom klusterbildning och klassificering av banor. I detta dokument föreslår vi en distribuerad frågeram för att behandla bana likhetssökning över en stor uppsättning banor. Vi har implementerat det föreslagna ramverket i Spark, en populär distribuerad databehandlingsmotor, genom att noggrant överväga olika designval. Vårt frågeramverk stöder både Hausdorff avstånd Fréchet avstånd. Omfattande experiment har visat den utmärkta skalbarhet och frågeeffektivitet som uppnås genom vår design, jämfört med andra metoder och designalternativ. Detta verk är licensierat under Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. För att se en kopia av denna licens, besök http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/. För all användning utöver de som omfattas av denna licens, få tillstånd genom e-post info@vldb.org.
Senare, Xie et al. REF föreslår ett distribuerat Spark-baserat ramverk som stöder likhetssökning över banor.
Distributed Trajectory Similarity Search
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}