解决公共交通网络出行聚合查询的新结构
数据结构与算法
2019-11-21 v1
摘要
由于智能手机和其他GPS设备的广泛使用，移动对象轨迹的表示是一个热门话题。然而，极少有工作关注于表示公共交通网络（公交、地铁和火车）上的出行，其中用户的出行可视为在与其他许多用户共享的车辆内完成的一系列阶段。在此背景下，表示车辆行程减少了冗余，因为车辆内的所有乘客共享每个站点的相同到达时间。此外，每个车辆行程严格遵循其线路对应的站点序列，这使得无需为每次行程表示该序列。为解决交通系统的数据管理问题，我们设计了一个概念模型，使我们能更好地理解该数据领域，并得以定义相关术语及检测这些数据间的冗余来源。随后，我们分别设计了聚焦于用户出行 (TTCTR) 与车辆出行 (AcumM) 的两种紧凑表示。每种方法各有优势，并能高效回答某些查询。我们基于从真实网络描述（来自马德里公交系统）获取的准确时刻表所生成的合成出行包含了实验结果，以展示两种方法在空间/时间上的权衡。我们考虑了关于交通网络使用的广泛不同查询，例如基于计数或关于网络任一线路在不同时间负载的聚合查询。
引用
@article{arxiv.1911.09044,
title = {New structures to solve aggregated queries for trips over public transportation networks},
author = {Nieves R. Brisaboa and Antonio Fariña and Daniil Galaktionov and Tirso V. Rodeiro and M. Andrea Rodríguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09044},
year = {2019}
}
备注
This research has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sk{\l}odowska-Curie Actions H2020-MSCA-RISE-2015 BIRDS GA No. 690941