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摘要:
为了高效组织管理日益增加的智能感知和关联关系数据,满足多层次任务对多模态场景数据多维特征计算和关联挖掘的需求,针对现有树结构外存索引方法存在的磁盘I/O密集、处理效率低、对关联关系支持弱的瓶颈问题,提出了一种时空关系稀疏图索引方法.设计了一种基于内存图模型的时空索引结构,将多模态场景数据抽象为图的节点和边,支持时间、空间以及关联关系的高效组织,并基于稀疏矩阵进行时空关系图索引的内存表达和存储;以多维树索引为例进行了索引构建以及多模式查询试验.试验结果表明,本文方法在索引生成、时空查询和复杂时空关系查询效率等方面均优于对比方法,支持动态关联的多模态场景数据实时高性能处理和低延迟访问.
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文献信息
篇名 面向动态关联数据的高效稀疏图索引方法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 时空索引 内存图模型 稀疏矩阵 动态关联数据 场景数据组织
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 地图学与地理信息
研究方向 页码范围 681-691
页数 11页 分类号 P208
字数 6235字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
时空索引
内存图模型
稀疏矩阵
动态关联数据
场景数据组织
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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