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研究课题简介
在以5G、物联网为代表的应用中,存在海量的设备及其产生的数据,这些数据大都包含明显的时间和空间信息(称为时序、时空数据),并需要及时得到处理。传统的实时数据处理系统、关系型数据库或大数据系统都无法完成应用的挑战,因此需要研究设计新型的数据库系统来解决时空数据的处理、传输、存储、分析等问题。
1) 时序/时空数据存储
研究适合时序/时空数据存储和处理的数据模型和软件系统架构,包括高效的处理、传输、存储和管理海量时空数据,在存储成本、写入性能、查询性能,以及时空算子等方面进行突破。重点研究时空数据的分布式存储和索引技术,类SQL的查询语言及分布式并行查询执行技术。
2)时空数据分析
对工业物联网、智慧城市等场景中产生的大量数据,需要通过有效的分析方法深入挖掘数据的价值,如通过对设备传感器的数据进行异常检测与预测,识别设备故障根因、进行预测性维护等。研究如何高效分析海量时序时空数据,在多时间线异常检测算法,时空数据异常检测、预测等方面进行突破。
3)多源关联分析
在智慧城市、智慧交通等场景中,除了时序时空数据以外,还有大量的文本、语音、图像、视频等数据,对于多源数据的关联分析可以辅助进行路网综合监测、智慧调度、城市规划建议等。研究如何高效进行多源数据关联分析,构建时空知识图谱,辅助用户决策。
投递方式
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