研究課題簡介

在以5G、物聯(lián)網(wǎng)為代表的應用中，存在海量的設備及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都包含明顯的時間和空間信息（稱為時序、時空數(shù)據(jù)），并需要及時得到處理。傳統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或大數(shù)據(jù)系統(tǒng)都無法完成應用的挑戰(zhàn)，因此需要研究設計新型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來解決時空數(shù)據(jù)的處理、傳輸、存儲、分析等問題。

1) 時序/時空數(shù)據(jù)存儲

研究適合時序/時空數(shù)據(jù)存儲和處理的數(shù)據(jù)模型和軟件系統(tǒng)架構(gòu)，包括高效的處理、傳輸、存儲和管理海量時空數(shù)據(jù)，在存儲成本、寫入性能、查詢性能，以及時空算子等方面進行突破。重點研究時空數(shù)據(jù)的分布式存儲和索引技術(shù)，類SQL的查詢語言及分布式并行查詢執(zhí)行技術(shù)。

2)時空數(shù)據(jù)分析

對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等場景中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，需要通過有效的分析方法深入挖掘數(shù)據(jù)的價值，如通過對設備傳感器的數(shù)據(jù)進行異常檢測與預測，識別設備故障根因、進行預測性維護等。研究如何高效分析海量時序時空數(shù)據(jù)，在多時間線異常檢測算法，時空數(shù)據(jù)異常檢測、預測等方面進行突破。

3)多源關(guān)聯(lián)分析

在智慧城市、智慧交通等場景中，除了時序時空數(shù)據(jù)以外，還有大量的文本、語音、圖像、視頻等數(shù)據(jù)，對于多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析可以輔助進行路網(wǎng)綜合監(jiān)測、智慧調(diào)度、城市規(guī)劃建議等。研究如何高效進行多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建時空知識圖譜，輔助用戶決策。

投遞方式

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