Data Warehouse de Trajetórias: um Modelo com Suporte à Agregação por Direção dos Movimentos
Resumo
Este trabalho propõe um modelo conceitual para Data Warehouse de Trajetórias que permite analisar o comportamento dos objetos móveis sobre e entre regiões no espaço e no tempo, de acordo com diferentes níveis de granularidade, através do uso de agregações. O modelo permite a segmentação de trajetórias em componentes, tais como paradas e movimentos. Estes componentes podem transportar informações semânticas que dão significado a partes da trajetória. Para amenizar o problema da grande quantidade de dados, as trajetórias são armazenadas de forma compactada, sumarizando-se suas paradas e movimentos. Experimentos foram realizados para avaliar o nível de compactação obtido para esses dados.
Palavras-chave:
Data Warehouse, Trajetórias, Direção de Movimentos
Referências
Andrienko, G. e Andrienko, N. (2008). Spatio-Temporal Aggregation for Visual Analysis of Movements. Visual Analytics Science and Technology, 2008. VAST’08. IEEE Symposium on, pág. 51–58.
Andrienko, G., Andrienko, N., e Wrobel, S. (2007). Visual analytics tools for analysis of movement data. SIGKDD Explor. Newsl., 9(2):38–46.
Baltzer, O., Dehne, F., Hambrusch, S., e Rau-Chaplin, A. (2008). OLAP for trajectories. In Database and Expert Systems Applications, volume 5181 of Lecture Notes in Computer Science, pág. 340–347. Springer Berlin / Heidelberg.
Bédard, Y., Merrett, T., e Han, J. (2001). Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Capítulo: Fundamentals of spatial data warehousing for geographic knowledge discovery, pág. 53–73. CRC Press.
Bogorny, V., Kuijpers, B., e Alvares, L. O. (2009). ST-DMQL: A semantic trajectory data mining query language. International Journal of Geographical Information Science, 23(10):1245–1276.
Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN) / Fundação Getúlio Vargas (FGV) (2001). Manual de Procedimentos para o Tratamento de Pólos Geradores de Tráfego. Brasília – DF. Disponível em: http://www.denatran.gov.br/publicacoes/download/PolosGeradores.pdf. Acesso em: 02 fev 2011.
Gomez, L. I., Kuijpers, B., e Vaisman, A. A. (2008). Aggregation languages for moving object and places of interest. In SAC’08: Proceedings of the 2008 ACM symposium on Applied computing, pág. 857–862, New York, NY, USA. ACM.; Springer.
Kimball, R., Ross, M., e Merz, R. (2002). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. Wiley Computer Publishing, 2ª edição.
Kuijpers, B. e Vaisman, A. A. (2007). A data model for moving objects supporting aggregation. In ICDE Workshops, pág. 546–554.
Orlando, S., Orsini, R., Rafaeta, A., and Silvestri, A. R. C. (2007). Trajectory data warehouses: Design and implementation issues. Journal of Computing Science and Engineering (JCSE), 1(2):211–232.
Pelekis, N., Raffaeta, A., Damiani, M. L., Vangenot, C., Marketos, G., Frentzos, E., Ntoutsi, I., e Theodoridis, Y. (2008). Towards trajectory data warehouses. In Mobility, Data Mining and Privacy: Geographic Knowledge Discovery, Capítulo 7, pág. 189–211. Springer Publishing Company, Incorporated.
Spaccapietra, S., Parent, C., Damiani, M. L., de Macedo, J. A., Porto, F., e Vangenot, C. (2008). A conceptual view on trajectories. Data & Knowledge Engineering, 65(1):126–146.
Andrienko, G., Andrienko, N., e Wrobel, S. (2007). Visual analytics tools for analysis of movement data. SIGKDD Explor. Newsl., 9(2):38–46.
Baltzer, O., Dehne, F., Hambrusch, S., e Rau-Chaplin, A. (2008). OLAP for trajectories. In Database and Expert Systems Applications, volume 5181 of Lecture Notes in Computer Science, pág. 340–347. Springer Berlin / Heidelberg.
Bédard, Y., Merrett, T., e Han, J. (2001). Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Capítulo: Fundamentals of spatial data warehousing for geographic knowledge discovery, pág. 53–73. CRC Press.
Bogorny, V., Kuijpers, B., e Alvares, L. O. (2009). ST-DMQL: A semantic trajectory data mining query language. International Journal of Geographical Information Science, 23(10):1245–1276.
Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN) / Fundação Getúlio Vargas (FGV) (2001). Manual de Procedimentos para o Tratamento de Pólos Geradores de Tráfego. Brasília – DF. Disponível em: http://www.denatran.gov.br/publicacoes/download/PolosGeradores.pdf. Acesso em: 02 fev 2011.
Gomez, L. I., Kuijpers, B., e Vaisman, A. A. (2008). Aggregation languages for moving object and places of interest. In SAC’08: Proceedings of the 2008 ACM symposium on Applied computing, pág. 857–862, New York, NY, USA. ACM.; Springer.
Kimball, R., Ross, M., e Merz, R. (2002). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. Wiley Computer Publishing, 2ª edição.
Kuijpers, B. e Vaisman, A. A. (2007). A data model for moving objects supporting aggregation. In ICDE Workshops, pág. 546–554.
Orlando, S., Orsini, R., Rafaeta, A., and Silvestri, A. R. C. (2007). Trajectory data warehouses: Design and implementation issues. Journal of Computing Science and Engineering (JCSE), 1(2):211–232.
Pelekis, N., Raffaeta, A., Damiani, M. L., Vangenot, C., Marketos, G., Frentzos, E., Ntoutsi, I., e Theodoridis, Y. (2008). Towards trajectory data warehouses. In Mobility, Data Mining and Privacy: Geographic Knowledge Discovery, Capítulo 7, pág. 189–211. Springer Publishing Company, Incorporated.
Spaccapietra, S., Parent, C., Damiani, M. L., de Macedo, J. A., Porto, F., e Vangenot, C. (2008). A conceptual view on trajectories. Data & Knowledge Engineering, 65(1):126–146.
Publicado
23/05/2011
Como Citar
DE S. ALMEIDA, Carlos Augusto; PIRES, Carlos Eduardo; SCHIEL, Ulrich.
Data Warehouse de Trajetórias: um Modelo com Suporte à Agregação por Direção dos Movimentos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 7. , 2011, Salvador.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2011
.
p. 57-68.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2011.14565.