海量移动对象轨迹数据流实时分析算法研究

The wide use of global positioning systems (GPS) has led to continuous generation of massive quantity of trajectories of moving objects such as mobile devices and vehicles. This huge amount of moving object trajectory data has enabled exciting applications such as personalized tour guidance and trajectory pattern based friend recommendation. However, existing work has mainly focused on analyzing trajectories in a static manner and they can only handle limited amount of data. This project addresses the new challenge of analyzing massive volumes of moving object trajectories in real time as they are continuously generated. Towards this end, this project proposes a suite of highly efficient algorithms for real-time analysis on massive moving object trajectory data streams for supporting novel applications. It will bring a wide range of social, economic and environmental benefits.

随着全球定位系统(GPS)系统的普及，人和车辆等移动对象可以通过手机或车载导航等电子设备持续不断的产生海量轨迹数据。利用这些移动对象的轨迹数据，服务商可以提供诸如护航队发现，流行路线分析等多元化应用。但是，现有的应用大部分是从静态的角度来分析和查询轨迹数据而且能够分析的数据量十分有限，远远不能满足现实中海量移动对象轨迹数据流实时分析和查询的需求。本项目研究当移动对象轨迹数据以流的形式不断被产生的时候，如何实时动态的分析和查询这些海量数据。为达到这个目标，本项目提出一整套对海量移动对象轨迹数据流进行各种实时分析和查询的高效算法，从而支持多种创新的应用，带来广泛的社会、经济及环境效益。

随着全球定位系统(GPS)系统的普及，人和车辆等移动对象可以通过手机或车载导航等电子设备持续不断的产生海量轨迹数据。利用这些移动对象的轨迹数据，服务商可以提供诸如个性化旅游线路推荐、相似生活模式友邻发现等多元化应用。但是，现有的应用都只是从静态的角度来分析轨迹数据而且能够分析的数据量十分有限，远远不能满足现实中海量移动对象轨迹数据流实时分析的需求。本项目研究当移动对象轨迹数据以流的形式不断被产生的时候，如何实时动态的分析这些海量数据。为达到这个目标，本项目提出一整套对海量移动对象轨迹数据流进行各种实时分析的高效算法，从而支持多种创新的应用，带来广泛的社会、经济及环境效益。