针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻(point to trajectory k nearest neighbor, P2Tk NN)查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统(discrete global ...针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻(point to trajectory k nearest neighbor, P2Tk NN)查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统(discrete global grid system, DGGS)在空间上进行再次剖分,从而利用两次剖分得到的时空单元编码来索引落入其中的轨迹片段。在此基础上利用分布式列式存储技术设计了面向轨迹大数据的P2Tk NN查询处理框架,提出了一种顾及轨迹数据空间分布的自适应空间单元搜索算法,即通过分析轨迹数据在给定时间约束下的空间分异特征,动态调整空间单元的搜索步长,从而提升了轨迹稀疏区域的处理效率。针对亿级轨迹的实验结果表明,该方法适用于轨迹大数据的P2Tk NN查询处理,在轨迹稠密与稀疏区域的平均查询响应时间均小于1 s。展开更多
随着人们对个体隐私的日益关注,位置服务中的隐私保护问题成为数据库领域新兴的研究热点.针对面向路网的隐私保护k近邻查询中,保护位置隐私引发的难以兼顾查询质量问题及查询者对查询效率与准确性间偏好调控需求问题,引入PoI(Points of ...随着人们对个体隐私的日益关注,位置服务中的隐私保护问题成为数据库领域新兴的研究热点.针对面向路网的隐私保护k近邻查询中,保护位置隐私引发的难以兼顾查询质量问题及查询者对查询效率与准确性间偏好调控需求问题,引入PoI(Points of Interest)概率分布概念,通过分析服务器端PoI邻接关系,生成PoI概率分布.将服务器端查找k近邻PoI过程分解为路网扩张查询阶段和迭代替换阶段,为迭代替换阶段构建基于PoI概率分布的可替换PoI概率预测机制.基于所构建概率预测机制,提出支持用户偏好调控的保护位置隐私k近邻查询方法AdPriQuery(Adjustable Privacy-preserving knearest neighbor Query),查询者通过调节筛选概率阈值,在兼顾位置隐私安全的同时,实现对查询效率与准确性的偏好调控.所提调控机制对已有的基于空间混淆的路网环境保护位置隐私近邻查询方法具有良好的兼容性.理论分析和实验结果表明,所提方法在兼顾保护位置隐私的同时,能有效提高服务器端查询效率,同时支持查询结果准确性与查询效率的偏好调控要求.展开更多
文摘针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻(point to trajectory k nearest neighbor, P2Tk NN)查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统(discrete global grid system, DGGS)在空间上进行再次剖分,从而利用两次剖分得到的时空单元编码来索引落入其中的轨迹片段。在此基础上利用分布式列式存储技术设计了面向轨迹大数据的P2Tk NN查询处理框架,提出了一种顾及轨迹数据空间分布的自适应空间单元搜索算法,即通过分析轨迹数据在给定时间约束下的空间分异特征,动态调整空间单元的搜索步长,从而提升了轨迹稀疏区域的处理效率。针对亿级轨迹的实验结果表明,该方法适用于轨迹大数据的P2Tk NN查询处理,在轨迹稠密与稀疏区域的平均查询响应时间均小于1 s。
