A MapReduce-Based Parallel Frequent Pattern Growth Algorithm for Spatiotemporal Association Analysis of Mobile Trajectory Big Data
المؤلفون المشاركون
Xia, Dawen
Li, Yantao
Lu, Xiaonan
Li, Huaqing
Wang, Wendong
Zhang, Zili
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Frequent pattern mining is an effective approach for spatiotemporal association analysis of mobile trajectory big data in data-driven intelligent transportation systems.
While existing parallel algorithms have been successfully applied to frequent pattern mining of large-scale trajectory data, two major challenges are how to overcome the inherent defects of Hadoop to cope with taxi trajectory big data including massive small files and how to discover the implicitly spatiotemporal frequent patterns with MapReduce.
To conquer these challenges, this paper presents a MapReduce-based Parallel Frequent Pattern growth (MR-PFP) algorithm to analyze the spatiotemporal characteristics of taxi operating using large-scale taxi trajectories with massive small file processing strategies on a Hadoop platform.
More specifically, we first implement three methods, that is, Hadoop Archives (HAR), CombineFileInputFormat (CFIF), and Sequence Files (SF), to overcome the existing defects of Hadoop and then propose two strategies based on their performance evaluations.
Next, we incorporate SF into Frequent Pattern growth (FP-growth) algorithm and then implement the optimized FP-growth algorithm on a MapReduce framework.
Finally, we analyze the characteristics of taxi operating in both spatial and temporal dimensions by MR-PFP in parallel.
The results demonstrate that MR-PFP is superior to existing Parallel FP-growth (PFP) algorithm in efficiency and scalability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xia, Dawen& Lu, Xiaonan& Li, Huaqing& Wang, Wendong& Li, Yantao& Zhang, Zili. 2018. A MapReduce-Based Parallel Frequent Pattern Growth Algorithm for Spatiotemporal Association Analysis of Mobile Trajectory Big Data. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133379
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xia, Dawen…[et al.]. A MapReduce-Based Parallel Frequent Pattern Growth Algorithm for Spatiotemporal Association Analysis of Mobile Trajectory Big Data. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133379
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xia, Dawen& Lu, Xiaonan& Li, Huaqing& Wang, Wendong& Li, Yantao& Zhang, Zili. A MapReduce-Based Parallel Frequent Pattern Growth Algorithm for Spatiotemporal Association Analysis of Mobile Trajectory Big Data. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133379
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133379
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر