抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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鉱山空間-時間到達可能領域は,大量の軌道データ,ユーザ指定位置から,与えられた時間期間内に到達可能であることからの道路セグメントの集合を見つけることを目的としている。正確な時空間到達可能領域を抽出している多くの都市応用,例えば,(i)位置に基づくレコメンデーション,(ii)位置ベース広告,および(iii)事業被覆率解析に不可欠である。そのような質問に答えるの伝統的なアプローチは本質的に与えられた道路ネットワーク,二つの主要な欠点を持っている,距離ベースの範囲クエリーを行う(i)物理的移動距離,ユーザは通常動的走行時間についてより多くをケアで働くだけで,(ii)クエリー時間に関係なく同じ結果を与える,到達可能領域は,異なる交通条件によって大きく変化することができた。これらの観察に触発されて,実際の歴史的軌跡データセットに基づく採掘実際の到達可能な領域として問題を定式化するためにデータ駆動型アプローチを提案した。筆者らのアプローチの主な課題は,システム効率は,軌道上での可到達性を検証する膨大なディスクI/Oを含む。本論文では,二種の索引構造を開発1)空間-時間指数(ST指数)と2)接続指数(ConA Index)は冗長軌道データアクセス操作を低減した。も新しいクエリー処理アルゴリズムを提案した。1)最大境界領域探索,索引構造から小さな探索領域を直接抽出すると2)トレースバック探索,最終結果を見つけるために前段階からの検索結果を微細化した。さらに,筆者らのシステムはまた重複領域探索をスキッピングによる多重問合せ位置と空間-時間可到達性質問を効率的に回答できる。中国深セン市における大規模実タクシー軌跡データを用いて広範囲に提案システムの評価を行い,結果は,提案したアルゴリズムがベースラインアルゴリズムよりも50%~ 90%の実行時間を減少させることができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
