Spatio-temporala databaser lagrar information om enskilda objekts positioner över tid. I många tillämpningar som trafikövervakning eller mobila kommunikationssystem krävs dock endast sammanfattande data, såsom antalet bilar i ett område under en viss period, eller telefonsamtal som betjänas av en cell varje dag. Även om denna information kan erhållas från operativa databaser, är dess beräkning dyr, vilket gör online-behandling inte tillämplig. I denna uppsats presenterar vi specialiserade metoder, som integrerar spatio-temporal indexering med föraggregering. Metoderna stöder dynamiska spatio-temporala dimensioner för effektiv bearbetning av historiska aggregerade frågor utan förkunskaper om gruppering av hierarkier. De föreslagna teknikernas överlägsenhet jämfört med befintliga metoder visas genom en omfattande probabilistisk analys och en omfattande experimentell utvärdering.
Tao och Papadias integrerade spatiotemporala index med föraggregering, och föreslog en metod som stöder dynamiska spatiotemporala dimensioner för effektiv bearbetning av historiska aggregeringsförfrågan utan förkunskaper om gruppering hierarkier REF.
Historical spatio-temporal aggregation
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}