論文の概要: Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10917v2
• Date: Mon, 21 Sep 2020 21:01:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 00:10:56.159942
• Title: Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search
• Title（参考訳）: 拡張軌道類似性探索のためのサクシンクトリトアレイトライ
• Authors: Shunsuke Kanda, Koh Takeuchi, Keisuke Fujii and Yasuo Tabei
• Abstract要約: 膨大なトラジェクトリの集合の類似性探索は、これらのデータセットを知識に変えるのに不可欠である。 この問題に対処するため, トラジェクトリトアレイトリエ (tSTAT) のトラジェクトリ・インデクシングについて述べる。 tSTATは,最先端の類似性探索法と比較して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2197141014728805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massive datasets of spatial trajectories representing the mobility of a diversity of moving objects are ubiquitous in research and industry. Similarity search of a large collection of trajectories is indispensable for turning these datasets into knowledge. Locality sensitive hashing (LSH) is a powerful technique for fast similarity searches. Recent methods employ LSH and attempt to realize an efficient similarity search of trajectories; however, those methods are inefficient in terms of search time and memory when applied to massive datasets. To address this problem, we present the trajectory-indexing succinct trit-array trie (tSTAT), which is a scalable method leveraging LSH for trajectory similarity searches. tSTAT quickly performs the search on a tree data structure called trie. We also present two novel techniques that enable to dramatically enhance the memory efficiency of tSTAT. One is a node reduction technique that substantially omits redundant trie nodes while maintaining the time performance. The other is a space-efficient representation that leverages the idea behind succinct data structures (i.e., a compressed data structure supporting fast data operations). We experimentally test tSTAT on its ability to retrieve similar trajectories for a query from large collections of trajectories and show that tSTAT performs superiorly in comparison to state-of-the-art similarity search methods.
• Abstract（参考訳）: 移動物体の多様性のモビリティを表す空間軌道の膨大なデータセットは、研究や産業においてユビキタスである。 膨大なトラジェクトリの集合の類似性探索は、これらのデータセットを知識に変えるのに不可欠である。 局所性センシティブハッシュ(lsh)は高速類似性検索のための強力な技術である。 近年の手法ではlshを用い, トラジェクタの効率的な類似性探索を試みているが, 大規模データセットに適用した場合の探索時間やメモリの面では非効率である。 そこで本研究では,lshを軌道類似性探索に用いるスケーラブルな手法であるtstat(traveal-indexing succinct trit-array trie)を提案する。 tSTATは、Trueと呼ばれるツリーデータ構造を素早く検索する。 また,tSTATのメモリ効率を劇的に向上させる2つの新しい手法を提案する。 1つは、時間性能を維持しながら冗長なトライノードを実質的に省略するノード削減技術である。 もう一つは、簡潔なデータ構造(すなわち高速なデータ操作をサポートする圧縮データ構造)の背景にあるアイデアを活用する空間効率の表現である。 我々は, tSTAT を用いて, 大量のトラジェクトリからクエリに対して類似したトラジェクトリを検索できることを実験的に検証し, 最先端の類似性探索法と比較して, tSTAT が優れていることを示す。

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