torchtrajectory

T-torch：以快速方式搜索軌跡

• T-Torch是世界上第一個搜索軌跡數據的搜索引擎，該引擎是在下面的研究論文中構建的：

 Sheng Wang, Zhifeng Bao, J. Shane Culpepper, Zizhe Xie, Qizhi Liu, Xiaolin Qin: Torch: A Search Engine for 
Trajectory Data. SIGIR 2018: 535-544

• 我們還基於T-Torch：http：//47.75.79.142:8080/ttorchserver/。

支持的查詢

T-Torch現在能夠有效回答兩種典型的查詢類型：

• 布爾搜索
  • 範圍查詢
  • 路徑查詢
  • 嚴格的路徑查詢
• TOP-K相似性搜索，我們支持相似性措施的列表：
  • 動態時間包裝（DTW）
  • 最長的常見子序列（LCSS）
  • 用真實懲罰編輯距離（EDR）
  • Hausdorff距離
  • 離散的fréchet距離
  • 最長的重疊路段（LORS）

框架的功能

• T-Torch對映射的軌跡進行軌跡搜索。
  • GraphHopper上優化的地圖匹配算法
  • LigtWeight數據存儲
• 快速搜索
  • 壓縮索引
  • 各種相似度措施
• 真實道路網絡上的軌跡可視化
  • http://115.146.93.77:8080/ttorchserver/

入門

0。下載Porto數據集

我們可以在Porto收集的軌跡數據集。數據集是映射匹配和索引的。請在https://drive.google.com/open中下載它？

1。依賴項

我們用Maven管理依賴的庫。您可以在pom.xml文件中輕鬆安裝所需的軟件。

2。運行示例程序

我們為路徑查詢提供了用例。 Main（）方法在測試類中。

   1. Engine engine = Engine.getBuilder().build();
   2. List<List<TrajEntry>> queries = read();
   3. QueryResult result = engine.findOnPath(queries.get(0));

T-Torch提供了高級級別的引擎，其中包含用於查詢處理的簡單API。

• 第1行加載/構建由引擎類封裝的數據集的索引結構。
• 第2行加載我們提供的樣本查詢。
• 第3行調用路徑查詢的API。下一節中描述了其他受支持的查詢類型的API

3。查詢類型

1）範圍查詢

   QueryResult ret = engine.findInRange(50, 50, 50);

範圍查詢用於檢索穿過指定矩形區域的軌跡。為了定義矩形區域，需要三個參數。緯度和經度定義了中點，半徑（以米為單位）共同代表矩形區域。

2）路徑查詢

   QueryResult ret = engine.findOnPath(query);

路徑查詢²用於檢索與查詢至少具有一個共同邊緣的軌跡。它採用的參數是由坐標列表表示的“路徑”。

3）嚴格的路徑查詢

   QueryResult ret = engine.findOnStrictPath(query)

嚴格的路徑查詢²用於檢索從頭到尾嚴格通過整個查詢的軌跡。它採用的參數是由坐標列表表示的“路徑”。

4）TOP-K軌跡相似性搜索

   QueryResult ret = engine.findTopK(query, 3);

Top-K查詢根據指定的相似性度量返回K最高排名的軌跡。第一個參數是由坐標列表表示的“查詢軌跡”，第二個是要返回的頂部結果的數量。

4。QueryResult

   if (ret.mappingSucceed){
      List<Trajectory<TrajEntry>> l = ret.getResultTrajectory();
      String mapVformat = ret.getMapVFormat();
   }else{
       //do something
   }

處理查詢後，類型QueryResult的對象均勻返回。它包含原始形式的查詢軌跡，地圖匹配的查詢軌跡和所有軌跡。另外，您可以在MAPV ³上投影這些，以實現可視化目的。

3。使用自己的數據集

如果您想搜索自己的數據集，請按照以下步驟進行數據預處理：

1. 從OpenStreetMap下載地圖數據，其中收集了軌跡數據，它應以 *.osm.pbf格式為 *。您需要將其放入Resourses目錄中。

2. 將您的數據集預處理成我們程序支持的格式。地圖匹配是將原始軌跡投射到真實道路網絡上的技術。第一個參數是原始軌跡數據集的URI，而第二個參數“ Resource/porto.osm.pbf”應該是設置後的pbf文件¹的URI，請調用start start（）方法將原始軌跡轉換為映射軌跡。繪製繪製後，在torch.base.db.db.dbmanager類中運行main（）程序，以在磁盤上構建反向索引。請以我們的Porto數據集為例。

   MapMatching mm = MapMatching.getBuilder().build("Resources/porto_raw_trajectory.txt","Resources/porto.osm.pbf");
   mm.start();

筆記：

   trajectoryID [[latitude1,longtitude1],[latitude2,longtitude2],...]

1. 軌跡數據的格式應與樣本數據集相同，並且有一個 t字符將軌跡ID及其內容分開
2. 如果使用自己的數據集，請正確預處理數據。低質量軌跡會導致低預測率，高長度軌跡（超過200）可能會影響查詢時間。

主要貢獻者

• Yunzhuang Shen
• Zizhe Xie
• Sheng Wang（主頁：https：//sites.google.com/site/shengwangcs/）

引用紙

如果您將此代碼用於科學工作，請將其引用為：

 Sheng Wang, Zhifeng Bao, J. Shane Culpepper, Zizhe Xie, Qizhi Liu, Xiaolin Qin: Torch: A Search Engine for 
Trajectory Data. SIGIR 2018: 535-544

 @inproceedings{wang2018torch,
  author          = {{Wang}, Sheng and {Bao}, Zhifeng and {Culpepper}, J. Shane and {Xie}, Zizhe and {Liu}, Qizhi and {Qin}, Xiaolin},
  title           = "{Torch: {A} Search Engine for Trajectory Data}",
  booktitle       = {Proceedings of the 41th International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval},
  organization    = {ACM},
  pages     = {535--544},
  year            = 2018,
}