【摘 要】
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基于位置的服务(location-based services,LBS)需要处理大量的轨迹数据,如城市道路交通管理、路径规划等。GPS设备的普及大大地促进了大规模轨迹数据的采集,移动物体的定位信
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基于位置的服务(location-based services,LBS)需要处理大量的轨迹数据,如城市道路交通管理、路径规划等。GPS设备的普及大大地促进了大规模轨迹数据的采集,移动物体的定位信息可以定时地被采集并发送到服务器端进行实时的数据分析和查询处理。在线的轨迹压缩在减少网络通信成本中扮演着重要的角色。但目前大多数已有的轨迹压缩算法将位置偏移作为误差衡量的标准,即保留位置信息的轨迹压缩。在本文中,我们研究保留方向的轨迹压缩问题。目前已有的保留方向的轨迹压缩算法主要存在两个问题:1)只能支持离线压缩,无法对轨迹数据流进行压缩,不适用于需要实时进行轨迹压缩的应用;2)时间复杂度非常高,达到O(N~2log N),无法适用于大规模的轨迹压缩,压缩速度非常低。为了解决这些问题,我们提出了两个在线的保留方向的轨迹压缩算法:Angular和Interval算法,它们都可以达到O(N)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度。实验证明,我们提出的算法都取得了非常好的压缩性能。
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