Matchning av liknande par av objekt, kallas likhet gå, är grundläggande funktionalitet i datahantering. Vi anser att fallet med banan likhet gå (TS-Join), där objekten är banor för fordon som rör sig i vägnät. TS-Join returnerar således alla par av banor från de två uppsättningarna med likhet ovan  på grund av att det finns två uppsättningar av banor och en tröskel. Detta förenar mål applikationer såsom bana nära dubblering upptäckt, data rengöring, ridesharing rekommendation, och trafik trängsel förutsägelse. Med dessa tillämpningar i åtanke ger vi en målmedveten definition av likhet. För att möjliggöra effektiv TS-Join-behandling på stora uppsättningar banor utvecklar vi sökutrymmesbeskärningstekniker och tar hänsyn till de parallella bearbetningsmöjligheterna hos moderna processorer. Vi presenterar en tvåfasalgoritm. För varje bana finner algoritmen först liknande banor. Sedan slås resultaten samman för att uppnå ett slutresultat. Algoritmen utnyttjar en övre gräns på spatiotemporal likhet och en heuristisk schemaläggning strategi för sökning utrymme beskärning. Algoritmens per-trajectory sökningar är oberoende av varandra och kan utföras parallellt, och sammanslagningen har konstant kostnad. En empirisk studie med verkliga data ger insikt i algoritmens prestanda och visar att den kan prestera bättre än en väl utformad basalgoritm i storleksordning.
Shang m.fl. REF tillämpade PSJ i bana likhet gå med i rumsliga nätverk via vissa sökutrymme beskärning tekniker.
Trajectory Similarity Join in Spatial Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}