大规模轨迹数据并行化地图匹配算法

• 作者: 唐蕾 康军 张凡 段宗涛 郭佳豪
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 地图匹配 城市计算 并行计算 Spark
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.02.021

摘要

为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法.该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化.采用Spark集群平台和约14.7 GB的西安市出租车轨迹数据对方案的规模增长性、加速比和可扩展性等性能进行了实验分析,并与一种基于Hadoop的同类地图匹配算法进行了性能比较,实验结果显示所设计算法效率提高了约31倍,表明本方案有较大的改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凡	长安大学信息工程学院	17	124	4.0	11.0
2	段宗涛	长安大学信息工程学院	39	158	7.0	10.0
4	唐蕾	长安大学信息工程学院	16	64	5.0	7.0
7	康军	长安大学信息工程学院	33	168	8.0	11.0
11	郭佳豪	长安大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0