面向海量流式LBS数据的城市计算数据管理模型研究

The project intends to address on the LBS service in urban computing and to proposal a research project on the data manage model for big streaming LBS data in urban computing. To the LBS data featured with discrete sampling and sparse huge data, we plan to research on the spatial data indexing with multiple granularity sparse coding for LBS data and GIS spatial data; Based on the requirements of trajectory analysis and query in the applications of LBS services, we plan to incremental fit and predict the trajectory from sparse LBS data for further analysis and inquiries, including graph based incremental query from the trajectory; To mine further knowledge from those big LBS data set, we plan to optimize the spatial-temporal data model for the trajectory, including spatial correlation analysis and optimization, modeling and optimization for the distribution of the data from mobile terminals. The above research contents can provide a theatrical foundation and core technology for sparse LBS data and its correlation with GIS spatial-temporal data based urban computing. It is also has important theoretical value and broad application prospects.

本项目拟结合近年来兴起的面向城市计算的LBS定位服务应用，进一步扩展研究面向海量流式LBS数据城市计算的数据管理模型。针对LBS数据离散采样，数据稀疏且数量巨大的特征，研究多粒度稀疏编码的LBS数据与GIS空间地物数据索引；针对LBS服务中提供轨迹分析与查询的应用需求，研究城市计算轨迹数据的分析与查询，包括基于稀疏定位数据的增量式轨迹拟合与预测和面向城市计算应用的增量式图查询方法的轨迹查询；针对支持LBS数据系统中的挖掘任务，开展面向轨迹数据挖掘的时空管理模型优化的研究，包括空间关联分析优化，移动端数据空间分布建模优化。本项目研究对面向以分析离散LBS采样数据及其关联的GIS空间地物数据为核心的城市计算的应用推广具有非常重要的理论价值和广阔应用前景。

由于现有的GIS系统所涉及的数据量相对于LBS定位数据的数量而言仍然是较小的，而且较难适应数据持续到达的流式特点，故采用现有的GIS时空数据管理模型无法容纳和处理好流式LBS定位数据。同时脱离GIS空间上的地物数据仅单一的考虑LBS定位数据无法体现城市计算的优势。为此，项目组在前期GIS时空数据模型、高维数据管理索引研究基础上，结合近年来兴起的面向城市计算的LBS定位服务应用，深入分析了海量流式LBS数据与传统GIS时空数据组织管理的各自特点，进一步扩展研究了面向海量流式LBS数据的城市计算管理数据模型。建立了多粒度稀疏编码的LBS数据与GIS空间地物数据索引；研究了城市计算轨迹数据的增量式分析与查询，包括基于稀疏定位数据的增量式轨迹拟合与预测和面向城市计算应用的增量式图查询方法的轨迹查询；开展了面向轨迹数据挖掘的时空管理模型优化的研究，包括空间关联分析优化，移动端数据空间分布建模优化。项目执行过程中在相关领域形成了不少研究成果，在T-IE、T-GRS、T-SMCS、ESWA等高水平期刊或者会议发表论文18篇，其中SCI、EI检索17篇；申请发明专利8项，授权发明专利5项；项目负责人入选浙江省“万人计划”科技创新领军人才、浙江省“万人计划”杰出人才。该项目对面向以分析离散LBS采样数据及其关联的GIS空间地物数据为核心的城市计算的应用推广具有非常重要的理论价值和广阔的应用前景。