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J-GLOBAL ID：201802238496494846   整理番号：18A1657958

海洋ルート:MapReduceに基づく船舶移動度データ処理と解析モデル【JST・京大機械翻訳】

OceanRoute: Vessel Mobility Data Processing and Analyzing Model Based on MapReduce

著者 (4件)： LIU Chao (DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, OCEAN UNIVERSITY OF CHINA, QINGDAO 266100, CHINA) ,  LIU Yingjian (DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, OCEAN UNIVERSITY OF CHINA, QINGDAO 266100, CHINA) ,  GUO Zhongwen (DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, OCEAN UNIVERSITY OF CHINA, QINGDAO 266100, CHINA) ,  JING Wei (DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY, OCEAN UNIVERSITY OF CHINA, QINGDAO 266100, CHINA)
資料名： Zhongguo Haiyang Daxue Xuebao (Yingwen Ban)  (Zhongguo Haiyang Daxue Xuebao (Yingwen Ban))
巻： 17  号： 3  ページ： 594-602  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3269A  ISSN： 1672-5182  CODEN： JOUCBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークカバレッジは海洋通信における大きな問題であり,短期には低コストの解決策がない。移動遅延耐性ネットワーク(MDTN)の知識に基づいて,血管の移動性は,エンドツーエンド通信の機会を作り出すことができた。船舶の移動度パターンは海洋MDTNネットワークに関する重要な計量の1つである。高コストのために,モーメントに対する容器移動度パターンの研究に焦点を当てた実験はほとんどない。本論文では,4000以上の漁業と貨物船のトレースを研究した。まず第一に,データ雑音とスパース性問題を解決するために,著者らは,雑音をフィルターにかけて,容器の回転特性に基づく欠落データを補うために,2つのアルゴリズムを設計する。第二に,容器の痕跡を研究した後に,容器の痕跡が見えない境界によって制限されることを観察した。第三に,トレース間の距離を定義することにより,MR類似性アルゴリズムを設計し,血管の移動度パターンを見出した。最後に,このアルゴリズムをクラスタ上で実現し,性能と精度を評価した。著者らの結果は,海洋MDTNに関するデータ経路選定プロトコルの設計に関するガイドラインを提供することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *船舶 ,  プロトコル ,  モーメント ,  ネットワーク ,  経路選定 ,  アルゴリズム ,  *海洋 ,  *移動度 ,  クラスタ ,  *データ処理 ,  *解析モデル ,  フィルタ ,  雑音 ,  通信
準シソーラス用語： *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 海洋 ,  MapReduce ,  船舶 ,  移動度 ,  データ処理 ,  解析モデル