Denna demo presenterar iRoad ramverket för att utvärdera prediktiva frågor om flytta objekt för vägnät. Det viktigaste löftet för iRoad-systemet är att stödja en mängd vanliga prediktiva frågor inklusive prediktiv punktförfrågan, prediktiv områdesförfrågan, prediktiv KNN-förfrågan och prediktiv aggregatförfrågan. Ramverket iRoad är utrustat med en ny datastruktur, namngiven räckvidd träd, används för att bestämma de nåbara noder för ett rörligt objekt inom en specificerad framtida tid T. Faktum är att den räckvidd träd beskär utrymmet runt varje objekt för att avsevärt minska beräkningstiden. Så, iRoad kan skala upp för att hantera verkliga vägnät med miljontals noder, och det kan bearbeta tunga arbetsbelastningar på ett stort antal rörliga objekt. Under demonstrationen kommer publiken att kunna interagera med iRoad genom ett väl utformat grafiskt användargränssnitt för att ställa olika typer av prediktiva frågor på ett verkligt vägnät, för att få den prediktiva värmekartan för området av intresse, för att följa skapandet och den dynamiska uppdateringen av åtkomstträdet runt ett specifikt rörliga objekt, och slutligen för att undersöka systemets effektivitet och skalbarhet.
Abdeltawab m.fl. REF föreslog iRoad-ramverket som är utrustat med tillgänglighetsträd för att skala upp för att hantera verkliga vägnät med miljontals noder, och det kan bearbeta tunga arbetsbelastningar på ett stort antal rörliga objekt.
iRoad: A Framework For Scalable Predictive Query Processing On Road Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}