تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله ST-Hash: یک شاخص زمانی و مکانی کارآمد برای داده های خط سیر انبوه در پایگاه داده NoSQL – نشریه IEEE

عنوان فارسی: ST-Hash: یک شاخص زمانی و مکانی کارآمد برای داده های خط سیر انبوه در پایگاه داده NoSQL
عنوان انگلیسی: ST-hash: An efficient spatiotemporal index for massive trajectory data in a NoSQL database
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 7 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 22 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
سال انتشار : 2017 نشریه : آی تریپل ای - IEEE
فرمت مقاله انگلیسی : pdf فرمت ترجمه مقاله : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله : بی نازنین سایز ترجمه مقاله : 14
نوع مقاله : ISI نوع ارائه مقاله : کنفرانس
ایمپکت فاکتور(IF) مجله : 0.215 در سال 2019 شاخص H_index مجله : 8 در سال 2020
شاخص SJR مجله : 0.115 در سال 2019 شناسه ISSN مجله : 2161-0258
شاخص Q یا Quartile (چارک) : Q4 در سال 2019 کد محصول : 11016
محتوای فایل : zip حجم فایل : 2.17Mb
رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله: مهندسی فناوری اطلاعات، فناوری اطلاعات و ارتباطات، مهندسی کامپیوتر
مجله/کنفرانس: بیست و پنجمین کنفرانس بین المللی درباره ژئوانفورماتیک - 25th International Conference on Geoinformatics
دانشگاه: آزمایشگاه دولتی مهندسی اطلاعات در نقشه برداری، نقشه برداری و سنجش از دور، دانشگاه ووهان، چین
کلمات کلیدی: شاخص زمانی و مکانی، پرس و جوی برد زمانی و مکانی، داده های خط سیر، NoSQL، ST-Hash
کلمات کلیدی انگلیسی: ST-Hash - Spatiotemporal index - Spatiotemporal range query - Trajectory data - NoSQL
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن: به صورت عدد درج شده است ✓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: به صورت عکس، درج شده است ✓
ضمیمه: ندارد ☓
بیس: نیست ☓
مدل مفهومی: ندارد ☓
پرسشنامه: ندارد ☓
متغیر: ندارد ☓
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در انتهای مقاله درج شده است
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2017.8090927
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

چکیده

1-مقدمه

2- کارهای مرتبط

3- روش شاخص گذاری ST-Hash

A-کد باینری یک نقطه خط سیر

B- رشته Base64 یک نقطه خط سیر

4- رابط پرس و جو برای شاخص ST-Hash

A-جستار نقطه زمانی و مکانی

B- جستار برد زمانی و مکانی

C- جستار دایره زمانی و مکانی

D- رابط جستار مبتنی بر وب سرویس

5- نتایج عملکرد و بحث

A-طرح ذخیره سازی داده های خط سیر در پایگاه داده MongoDB

B- مقایسه عملکرد براساس جستارهای برد زمانی و مکانی

C- مقایسه عملکرد براساس جستارهای دایره زمانی و مکانی

D- مقیاس پذیری روش شاخص گذاری ST-Hash

6- نتیجه گیری ها

نمونه متن انگلیسی

Abstract

With the development of positioning technologies and the increasing popularity of location-aware devices, large volumes of trajectory data have been accumulated. However, efficient management and access to massive trajectory data remains a big challenge. The emerging NoSQL database has provided a promising solution for this challenge. But most of the current NoSQL databases do not support direct spatiotemporal indexing of massive trajectory data. This paper presents a novel trajectory indexing method to accelerate time-consuming spatiotemporal queries of massive trajectory data. This method extends the widely-used GeoHash algorithm to satisfy the requirements for both high-frequent updates and common trajectory query operations, e.g. exact point query and spatiotemporal range query. This ST-Hash index was implemented and evaluated in a NoSQL database (MongoDB). Experimental results show that this proposed ST-Hash index can greatly improve the query performance and exhibits robust performance scalability over different input data sizes.

نمونه متن ترجمه

چکیده

با توسعه تکنولوژیهای موقعیت یابی و افزایش محبوبیت دستگاههای آگاه از موقعیت، حجم های بزرگی از داده های خط سیر جمع آوری شده اند. به هر حال، مدیریت کارآمد و موثر و دسترسی به داده های خط سیر انبوه به عنوان یک چالش بزرگ باقی می ماند. پایگاه داده (دیتابیس) NoSQL نوظهور یک راهکار نویدبخش برای این چالش فراهم کرده است. اما اغلب پایگاه های داده NoSQL کنونی شاخص گذاری زمانی و مکانی مستقیم داده های خط سیر انبوه را پشتیبانی نمی کنند. این مقاله یک روش شاخص گذاری خط سیر نوین برای تسریع جستارهای (پرس و جوهای) زمانی و مکانی زمان بر داده های خط سیر انبوه ارائه می کند. این روش الگوریتم به طور گسترده مورد استفاده ژئوهش را جهت برآورده سازی الزامات برای هردوی آپدیت های بسیار مکرر و عملیاتهای پرس و جوی خط-سیر یعنی پرس و جوی نقطه ای دقیق و پرس و جوی برد (طیف) زمانی و مکانی بسط می دهد. این شاخص ST-Hash در پایگاه داده NoSQL (MongoDB) پیاده سازی شده و مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج تجربی نشان می دهند که شاخص ST-Hash پیشنهادی می تواند به طور گسترده عملکرد پرس و جو (جستار) را بهبود ببخشد و مقیاس پذیری عملکرد نیرومند روی داده های ورودی با اندازه های مختلف نشان دهد.

1-مقدمه

در حال حاضر، اغلب دستگاههای موبایل دارای توانایی های موقعیت یابی و ارتباطات بیسیم هستند. آنها می توانند به طور پیوسته خطوط سیر دستگاه را ثبت کنند و به طور دینامیک موقعیت ها را به یک سرور دور افتاده گزارش کنند [1 و 2]. داده های خط سیر عمومی تاریخچه حرکتی اشیاء متحرک همانند اشخاص، وسایل نقلیه یا یک پرواز هستند. آنها دارای مشخصه های زمانی و مکانی معمول هستند. هر داده خط سیر به طور معمول حاوی مختصات دوبعدی/سه بعدی، یک مهر زمانی همراه با آن و یک توالی از خصوصیات و ویژگی ها همانند سرعت، جهت، شتاب، دما و غیره است. داده های خط سیر برای تجزیه و تحلیل پیچیده در میان قلمروهای مختلف از جمله پایش زیست محیطی [1]، مدیریت ترافیک [3]، تجزیه و تحلیل تصویر ماهواره ای [4] و امنیت داخلی مورد استفاده قرار گرفتند.

6- نتیجه گیری ها

مدیریت داده های خط سیر حجم بالا یک مسئولیت چالش برانگیز در زمینه های بسیاری می باشد. تکنولوژی پایگاه داده نوظهور NoSQL یک راهکار برای مدیریت متفاوت این حجم عظیم داده های خط سیر نوید می دهد اما اغلب پایگاههای داده NoSQL کنونی به طور مستقیم از روش شاخص گذاری روی داده های زمانی و مکانی پشتیبانی نمی کنند. برای پرداختن به این مسئله، این مقاله یک روش شاخص گذاری خط سیر نوین برای تسریع پردازش جستارهای زمانی و مکانی ارائه می کند. این روش الگوریتم ژئوهش به طور گسترده مورد استفاده را برای برآورده-سازی الزامات ارتقاء فرکانس بالا و عملیاتهای جستار (پرس و جوی) خط سیر معمول بسط می دهد. راهکار شاخص گذاری ST-Hash در MongoDB، پایگاه داده معمول NoSQL، پیاده سازی شده است. نتایج تجربی نشان می دهند که روش شاخص گذاری پیشنهادی می تواند به طور قابل توجه عملکرد پرس و جو را بهبود بخشد. به طور همزمان، این روش مقیاس پذیری نیرومند براساس اندازه های داده ورودی مختلف نشان می دهد. وقتی که اندازه داده های ورودی هدف از 10 گیگابایت به 80 گیگابایت افزایش می یابد، زمان پرس و جو پایدار باقی می ماند. کار آینده روی پشتیبانی پرس و بیشتر پیچیده تمرکز خواهد کرد و امکانپذیری روش ST-Hash را در سناریوهای بسیار پیچیده همانند کاوش الگو، شبیه سازی ترافیک و غیره ارزیابی خواهد کرد.

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

11016-IranArze     11016-IranArze1     11016-IranArze2