云环境下轨迹数据查询处理技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关研究 | 第17-27页 |
| 2.1 Hadoop框架 | 第17-19页 |
| 2.1.1 HDFS | 第17页 |
| 2.1.2 Map-Reduce | 第17-19页 |
| 2.2 轨迹数据 | 第19-20页 |
| 2.2.1 轨迹数据特征 | 第19页 |
| 2.2.2 轨迹数据模型 | 第19-20页 |
| 2.3 索引结构 | 第20-23页 |
| 2.3.1 MV3R-tree | 第20-22页 |
| 2.3.2 相关定义 | 第22-23页 |
| 2.3.3 数据模型 | 第23页 |
| 2.3.4 查询类型 | 第23页 |
| 2.4 轨迹数据优化 | 第23-25页 |
| 2.4.1 轨迹数据压缩 | 第24页 |
| 2.4.2 轨迹数据聚类 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 查询处理框架及轨迹数据索引构建 | 第27-43页 |
| 3.1 总体框架 | 第27-29页 |
| 3.1.1 框架的描述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 框架的并行优势 | 第28-29页 |
| 3.2 轨迹数据压缩算法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第29-30页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第30-34页 |
| 3.2.3 正确性分析 | 第34页 |
| 3.3 索引结构优化 | 第34-41页 |
| 3.3.1 算法思想 | 第34-36页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第36-41页 |
| 3.3.3 正确性分析 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 轨迹数据查询处理算法 | 第43-57页 |
| 4.1 查询类型 | 第43页 |
| 4.2 时间戳查询 | 第43-47页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第44页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第44-46页 |
| 4.2.3 确性分析 | 第46-47页 |
| 4.3 时空范围查询 | 第47-50页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第47页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第47-50页 |
| 4.3.3 正确性分析 | 第50页 |
| 4.4 路径推荐 | 第50-56页 |
| 4.4.1 算法思想 | 第51页 |
| 4.4.2 算法描述 | 第51-56页 |
| 4.4.3 正确性分析 | 第56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验与性能分析 | 第57-71页 |
| 5.1 实验环境 | 第57-59页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第57页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第57-59页 |
| 5.1.3 实验内容 | 第59页 |
| 5.2 轨迹数据压缩 | 第59-61页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第59页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 5.3 索引优化 | 第61-64页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第61-62页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5.4 路径推荐 | 第64-67页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第64-65页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第65-67页 |
| 5.5 框架测试 | 第67-69页 |
| 5.5.1 实验设计 | 第67页 |
| 5.5.2 实验结果与分析 | 第67-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 内容总结 | 第71页 |
| 6.2 未来展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加的项目 | 第79页 |
