重庆邮电大学：《高级数据库系统技术》课程教学资源（课件讲稿）14 时空数据管理与分析

时空数据管理与分析 夏英 (xiayingacqupt. edu. cn) 重庆邮电大学计算机学院

1 时空数据管理与分析 夏英 (xiaying@cqupt.edu.cn) 重庆邮电大学计算机学院

主要内容 时空数据特征 关键技术问题

时空数据特征
关键技术问题

1.时空数据 ·时空数据 包含实体的时间、空间和属性三要素 描述地理实体的特征、时间变化及空间分布 具有多源、异构、海量、时变、多粒度等特点 面向领域 应用领域 智能交通、环境监控、Web监管、社交网络等 关键技术 时空数据组织与管理 时空数据分析与挖掘

3 • 时空数据 – 包含实体的时间、空间和属性三要素 – 描述地理实体的特征、时间变化及空间分布 – 具有多源、异构、海量、时变、多粒度等特点 – 面向领域 • 应用领域 – 智能交通、环境监控、Web监管、社交网络等 • 关键技术 – 时空数据组织与管理 – 时空数据分析与挖掘

应用实例 动态交通流和路网拥堵状态分析 交通数据 交通仿真 拥堵预警 出行诱导 指挥调度

4 交通仿真 拥堵预警 指挥调度 出行诱导 交通数据 动态交通流和路网拥堵状态分析

动态交通流和路网拥堵状态分析 技术体系: 异常 异常轨迹 时空 检测 检测 相似 交通 时/轨迹性分 仿真 交通数据时空特征分析 析 时空 交通热点 空数据组 聚类 分析 时空 相关 量性分 时空 区域流量 织与管理 序列 析 预泱 预测 拥堵 预警 时空 关联 关联 拥堵趋势 拥堵性分 规则 分析 交移 状态析 路对 关键技术 应用需求 网象

5 技术体系： 动态交通流和路网拥堵状态分析

2.时空数据组织与管理 ■目标 结合领域约束 适应动态、多粒度时空数据分析需求 ■实现时空数据的统一建模和集成管理 个 小小心小小小 以智能交通为例 时空数据 分析挖掘 06→ 现实世界 动态交通网络 交通数据 交通数据 概念模型 逻辑组织模式 物理存储方式

目标
结合领域约束
适应动态、多粒度时空数据分析需求
实现时空数据的统一建模和集成管理
以智能交通为例 6 现实世界 动态交通网络 概念模型 交通数据 逻辑组织模式 交通数据 物理存储方式 0 20 40 60 80 100 120 140 0 9:5 01 0 : 0 0 1 0 : 1 0 10 :2 010 :3 01 0:4 01 0 : 5 0 1 1 : 0 0 11 :1 011 :2 01 1 : 3 0 1 1 : 4 0 1 1 : 5 0 时间(5分钟) 流量 实测值 预测值 时空数据 分析挖掘

()多粒度时空数据逻辑组织模式 属性 多粒度抽象 序列化属性 三维划分:时间、空间和属性 离散化属性 数据抽象:序列化、聚集 位置点时间 路段 路线 区域 数据元素 静态:路网、交通规则等 动态:位置、轨迹、流量、拥堵状态等

多粒度抽象
三维划分：时间、空间和属性
数据抽象：序列化、聚集
数据元素
静态：路网、交通规则等
动态：位置、轨迹、流量、拥堵状态等 7

2)分级时空数据组织与存储方法 ●时空数据集成管理:空间数据+流数据 ●分级存储:内存+数据库+数据仓库 ●大数据: Hadoop, SpatialHadoop 数据挖掘 联机分析 混合查询 连续查询 静态查询 数据 仓库 主题存储层 聚集 下钻 流数据 空间 采识别与转换 数据库 转储 集 基础存储层

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时空数据集成管理：空间数据 + 流数据
分级存储：内存 + 数据库 + 数据仓库
大数据：Hadoop, SpatialHadoop

3)时空数据集成与动态查询机制 空间教据管理+流数据管理 管理员及用戶 (空间分析与可视化)(连续查询) 静态查询:查询指定车辆的历史轨迹 查询处理器连续查询:从现在开始查询车辆的实时轨迹 混合查询:查询未来5分钟内指定路段的车辆信息 实时交通数据 DSMS RDBMS K SDBMS Select CarD Select RoadID rom roadInfo Where CarType="TAXI":Where RoadInfa Name= RoadName; From CarStream Where Carl=: CarID AND Timestamp BETWEEN present AND present +5 Data

9 静态查询：查询指定车辆的历史轨迹 连续查询：从现在开始查询车辆的实时轨迹 混合查询：查询未来5分钟内指定路段的车辆信息 空间数据管理 + 流数据管理 （空间分析与可视化） （连续查询）

3时空数据分析与挖掘 分析挖掘 时空相似性、时空关联性、时空相关性 聚类、关联规则、预测、异常 数据元素 时空分析与挖掘 应用 实时轨迹连续查询与序列距离计算实时异常轨迹检测」交通仿真 历史轨迹时空相似性分析聚类 交通热点分析 交通诱导 流量序列时空相关性分析预测区域短时通流量预测/掮堵预警 拥堵状态时空关联性分析关联规则_拥堵趋势分析

分析挖掘
时空相似性、时空关联性、时空相关性
聚类、关联规则、预测、异常 10 数据元素 时空分析与挖掘 应用 实时轨迹 连续查询与序列距离计算 实时异常轨迹检测 交通仿真 交通诱导 拥堵预警 …… 历史轨迹 时空相似性分析 聚类 交通热点分析 流量序列 时空相关性分析 预测 区域短时通流量预测 拥堵状态 时空关联性分析 关联规则 拥堵趋势分析