基于轨迹数据的热门路径规划及其消耗估计

点击上方蓝字

关注我们

导

读

      随着车载GPS设备的普及，大量的汽车轨迹数据被采集。基于这些轨迹数据，可以进行路径规划。通常情况下被经常使用的热门路径具有很大的参考价值，特别是对于对线路不熟悉的人来说。此外，准确的路径消耗（如行驶时间、油耗、费用等）能让人做出更精准的出行规划。因此，本文研究基于轨迹数据的热门路径规划及其消耗估计。本文提出了一个热门路径转换图来表示轨迹中的热门路径及其转换信息。其次，设计了一种自适应的算法来对每条热门路径上的消耗进行时间片划分，使得每个时间片里的消耗相对稳定。最后，给出一个起点、终点对以及出发时间构成的查询。本文基于以上开发了一种高效地寻找对应查询的最优热门路径算法。实验和基于本文算法实现的移动APP表明本算法具有良好的有效性和高效性。

文章精要

请长按下方二维码识别，阅读该文。

相关内容推荐：

跨多个异构数据源的实体对齐

面向多目标事务数据发布的多维泛化 2018 12(6)：1241-1254

利用局部计算的整体性子图匹配 2018 12(5)：966-983

FCS 12(1) 文章 | 处理大规模索引中的查询偏斜：一种基于视图的方法

FCS 12(1) 文章 | 伪相关反馈的强度Pareto适应度分配：在MEDLINE中的应用

---

Frontiers of Computer Science

---

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”。

---

长按二维码关注Frontiers of Computer Science公众号