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摘要:
目前海量时空轨迹数据近邻查询算法中存在计算时间复杂度较高的问题,因此提出了一种结合领域POI数据和E2LSH算法的轨迹KNN查询算法.首先利用GeoHash技术对地理空间进行编码,然后结合POI数据实现向量空间的初步降维,进而根据停留时间构建每条轨迹的向量,采用局部敏感哈希函数运算结果建立轨迹索引,最后对查询返回的相似轨迹集合分别进行距离计算,经过排序得到距离最近的K个查询结果.对于增量的轨迹数据,利用E2LSH算法计算哈希值,直接添加轨迹索引,从而避免了复杂的计算过程以及对现有轨迹索引的影响.基于合成数据及真实数据集的实验结果表明,该方法在海量时空轨迹数据的近邻查询中,虽然牺牲了一定的准确率,但有效提升了算法效率,并能够高效简便地处理增量的时空轨迹数据.
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文献信息
篇名 基于E2 LSH的轨迹KNN查询算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 海量轨迹大数据 近邻查询 地理空间编码 局部敏感哈希 轨迹索引
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 13-18
页数 6页 分类号 TP391
字数 5497字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.03.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴志兵 11 8 2.0 2.0
2 邱磊 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
海量轨迹大数据
近邻查询
地理空间编码
局部敏感哈希
轨迹索引
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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