| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-23页 |
| 1.2 研究内容与挑战 | 第23-26页 |
| 1.3 主要贡献 | 第26-27页 |
| 1.4 章节安排 | 第27-29页 |
| 第二章 相关工作和一般方法 | 第29-51页 |
| 2.1 数据模型及问题定义 | 第29-31页 |
| 2.1.1 轨迹数据 | 第29-30页 |
| 2.1.2 分布式k近邻轨迹查询 | 第30-31页 |
| 2.2 轨迹数据管理 | 第31-34页 |
| 2.2.1 轨迹索引 | 第31页 |
| 2.2.2 集中式轨迹数据管理 | 第31-32页 |
| 2.2.3 基于集群的分布式轨迹数据管理 | 第32-34页 |
| 2.3 轨迹压缩 | 第34-39页 |
| 2.3.1 传统离线时间序列压缩算法 | 第34-36页 |
| 2.3.2 传统在线时间序列压缩算法 | 第36-37页 |
| 2.3.3 基于路网结构的轨迹压缩算法 | 第37-38页 |
| 2.3.4 语义压缩算法 | 第38-39页 |
| 2.4 轨迹距离度量 | 第39-43页 |
| 2.4.1 传统时间序列距离 | 第40-41页 |
| 2.4.2 时空轨迹距离 | 第41-42页 |
| 2.4.3 语义轨迹距离 | 第42-43页 |
| 2.5 k近邻轨迹查询 | 第43-51页 |
| 2.5.1 集中式环境下查询 | 第43-47页 |
| 2.5.2 分布式环境下查询 | 第47-51页 |
| 第三章 基于集群的分布式轨迹管理 | 第51-73页 |
| 3.1 引言 | 第51-53页 |
| 3.1.1 背景知识 | 第51-52页 |
| 3.1.2 基于Spark的时空管理系统 | 第52-53页 |
| 3.2 Traj Spark系统设计及实现 | 第53-64页 |
| 3.2.1 系统架构 | 第53-55页 |
| 3.2.2 数据表示层 | 第55-58页 |
| 3.2.3 辅助数据层 | 第58-60页 |
| 3.2.4 查询处理层 | 第60-64页 |
| 3.3 实验分析 | 第64-71页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第64-65页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第65-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 基于上、下界剪枝的分布式k近邻查询 | 第73-99页 |
| 4.1 引言 | 第73-75页 |
| 4.1.1 研究思路 | 第73-74页 |
| 4.1.2 接口函数 | 第74-75页 |
| 4.2 基于上、下界的逐步剪枝策略 | 第75-79页 |
| 4.2.1 策略设计原理 | 第75-76页 |
| 4.2.2 FTB策略实现方案 | 第76-79页 |
| 4.3 欧氏距离的概要数据及上、下界计算 | 第79-88页 |
| 4.3.1 基于欧氏距离的轨迹相似度度量 | 第79-80页 |
| 4.3.2 基于哈尔小波的轨迹概要数据抽取 | 第80-81页 |
| 4.3.3 基于哈尔小波系数的欧氏距离表示 | 第81-84页 |
| 4.3.4 基于哈尔小波的欧氏距离上、下界 | 第84-88页 |
| 4.4 基于欧氏距离的查询算法:ED-FTB | 第88-91页 |
| 4.4.1 ED-FTB算法实现 | 第88-90页 |
| 4.4.2 ED-FTB算法性能分析 | 第90-91页 |
| 4.5 实验分析 | 第91-98页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第92页 |
| 4.5.2 算法有效性 | 第92-97页 |
| 4.5.3 算法可扩展性 | 第97-98页 |
| 4.6 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 基于下界剪枝的分布式k近邻查询 | 第99-123页 |
| 5.1 基于下界的逐步剪枝策略 | 第99-104页 |
| 5.1.1 策略设计原理 | 第99-100页 |
| 5.1.2 策略实现方案 | 第100-104页 |
| 5.2 基于动态时间弯曲距离的概要数据 | 第104-114页 |
| 5.2.1 基于动态时间弯曲距离的轨迹相似度度量 | 第104-106页 |
| 5.2.2 基于包围信封的概要数据 | 第106-107页 |
| 5.2.3 满足DTW距离约束的包围信封及下界 | 第107-109页 |
| 5.2.4 基于多粒度包围信封的下界 | 第109-114页 |
| 5.3 基于动态时间距离的查询算法:DTW-FLB | 第114-117页 |
| 5.3.1 DTW-FLB算法实现 | 第114-116页 |
| 5.3.2 DTW-FLB算法性能分析 | 第116-117页 |
| 5.4 实验分析 | 第117-121页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第117页 |
| 5.4.2 算法有效性 | 第117-120页 |
| 5.4.3 算法可扩展性 | 第120-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-123页 |
| 第六章 总结与展望 | 第123-127页 |
| 6.1 研究总结 | 第123-124页 |
| 6.2 研究展望 | 第124-127页 |
| 参考文献 | 第127-139页 |
| 附录 主要缩写符号对照表 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第143-144页 |