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Paper Reading 论文导读丨面向轨迹数据的高效MIT查询

CnosDB 2023-08-29
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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!

感兴趣的朋友不要错过,赶紧戳一下二维码预约吧!


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直播 

 论文导读|面向轨迹数据的高效MIT查询

 Paper Reading



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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