
各位小伙伴大家好,本期的Paper Reading邀请了哈尔滨工业大学海量数据计算研究中心的在读博士陈剑同学,陈同学的主要研究方向是时空大数据管理与查询处理,他将为我们带来高效MIT查询方面的相关知识。话不多说,接下来听听陈同学的分享吧。
本期论文导读面向轨迹数据的高效MIT查询将在8月30日晚上7点30分直播!
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论文导读|面向轨迹数据的高效MIT查询
本期内容简介:
MIT查询痛点
Max-Inf查询及变体
QB树方法
分枝界定算法
实验评估
Max-Inf查询是时空数据库中一个基本查询。本文打破了每个对象都与一个固定点相关联的限制,研究了轨迹数据中的Max-Inf查询。我们提出的MIT查询的定义,然后,我们提出了一个新型混合索引QB-树,其能够将具有相似活动区域的轨迹组织在一起,方便后续的统一处理,然后根据mid将轨迹分到不同的哈希桶中。对于每个桶,我们构造一个直线多边形,用它排除一些MBR中的不相关区域。基于QB-树,我们提出了一个分支定界的方法,称为BBM算法,高效地处理MIT查询。最后,大量实验结果说明了我们的索引和算法的高效性、可扩展性和通用性。
主播介绍:
陈剑
哈尔滨工业大学海量数据计算研究中心(MDC)二年级博士生
师从高宏教授,研究方向为时空大数据管理与查询处理📃
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