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J-GLOBAL ID：202002228699055942   整理番号：20A1511549

大規模軌道に対するレート相互作用解析【JST・京大機械翻訳】

Ratel Interactive Analytics for Large Scale Trajectories

著者 (5件)： Li Haoda (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Guoliang (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Jiayang (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yuan Haitao (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Haiquan (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGMOD ’19  ページ： 1949-1952  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 軌道データ解析は,輸送最適化,都市計画,タクシースケジューリングなど多くのアプリケーションにおいて,重要な役割を果たす。しかし,軌道データ分析には,処理クエリの時間コストが大きなデータセットで高すぎるという大きな挑戦がある。本論文では,大規模軌道を解析するためのSparkに基づく分散メモリフレームワークレートベースを示した。速度グループ軌跡は,データ局所性と負荷バランスを考慮することによって,分割に軌道を分割する。著者らは,軌道探索と結合を適用するとき,分割にRツリーベースのグローバルインデックスを構築する。各分割に対して,レートはフィルタ精密化法を用いて類似の軌跡を効率的に見つける。3種類のシナリオ(バスステーション計画,経路推薦,輸送分析)を示した。デモテンデは,ウェブUIと相互作用でき,データセットに異なるクエリを課し,質問結果をナビゲートする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *相互作用 ,  フィルタ ,  スケジューリング ,  都市計画 ,  データ解析 ,  応用プログラム ,  精密化 ,  局所性 ,  タクシー ,  Web【情報システム】 ,  分散メモリ ,  負荷分散
準シソーラス用語： Rツリー ,  クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 分散 ,  対話型 ,  軌道解析

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  軌道 ,  レート ,  相互作用 ,  解析