基于NoSQL數(shù)據(jù)庫的大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)管理和聚類分析方法.pdf

1、近年來，隨著民用GPS（全球定位系統(tǒng)，Global Positioning System）等定位設(shè)備在移動終端上的廣泛使用以及基于位置服務(wù)（Location-Based Service）和移動社交網(wǎng)絡(luò)（Mobile Social Network）的發(fā)展和普及，大量的軌跡數(shù)據(jù)在日常生活中正在日益積累并為不同類型的應(yīng)用所服務(wù)，大范圍軌跡數(shù)據(jù)的管理、索引和分析越發(fā)顯得重要。本文以移動對象軌跡為研究對象，以移動對象存儲、查詢和分析為主要目標(biāo)進(jìn)行

2、研究探討。
　　本文主要從三方面解決移動對象數(shù)據(jù)庫的幾個關(guān)鍵性問題。
　?。?）軌跡數(shù)據(jù)管理方面：本文分析移動對象數(shù)據(jù)模型，采用NoSQL分布式數(shù)據(jù)庫存儲大規(guī)模移動對象的軌跡數(shù)據(jù)，并對大規(guī)模的軌跡數(shù)據(jù)插入和查詢進(jìn)行了性能優(yōu)化；
　?。?）軌跡索引方面：本文提出軌跡R樹混合索引來提高軌跡查詢效率，設(shè)計(jì)軌跡R樹、哈希表和B樹的軌跡混合索引，實(shí)現(xiàn)了索引內(nèi)外存交互機(jī)制和索引緩存機(jī)制，并對軌跡索引的層次性查詢算法做了詳細(xì)介紹。通

3、過時空生成器生成的模擬軌跡數(shù)據(jù)集，將本文的軌跡R樹混合索引同經(jīng)典的TB樹做了索引創(chuàng)建性能和查詢性能的實(shí)驗(yàn)對比，并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的軌跡R樹混合索引方法具有良好的索引創(chuàng)建性能和查詢性能；
　?。?）軌跡數(shù)據(jù)聚類分析方面：本文基于數(shù)據(jù)挖掘知識對軌跡模型、軌跡劃分和軌跡相似度進(jìn)行問題定義。通過時空數(shù)據(jù)生成器提供Olburgen路網(wǎng)數(shù)據(jù)和軌跡模擬數(shù)據(jù)，在軌跡混合索引減小聚類查詢空間從而進(jìn)行局部軌跡鄰近查找的基礎(chǔ)上，本