基于位置服务的聚合估计
数据库
2015-05-14 v2
摘要
基于位置的服务（LBS）近年来变得非常流行。它们涵盖从存储兴趣点地理坐标的地图服务（如Google Maps），到利用用户地理坐标实现各种推荐功能的在线社交网络（如微信、新浪微博、Foursquare）。这些服务的公共查询接口可以抽象地建模为平面上二维点数据库上的kNN接口：给定任意查询点，系统返回数据库中与查询点最近的k个点。在本文中，我们考虑仅通过这些限制性公共接口查询数据库来获得SUM和COUNT聚合的近似估计的问题。我们区分返回返回元组位置信息的接口（如Google Maps）和不返回位置信息的接口（如新浪微博）。对于两种类型的接口，我们开发了基于精确计算或近似估计元组Voronoi单元的新型技术的聚合估计算法。我们讨论了一套全面的真实世界实验来测试我们的算法，包括在Google Maps、微信和新浪微博上的实验。
引用
@article{arxiv.1505.02441,
title = {Aggregate Estimations over Location Based Services},
author = {Weimo Liu and Md Farhadur Rahman and Saravanan Thirumuruganathan and Nan Zhang and Gautam Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.02441},
year = {2015}
}