Algoritmos escalables para maximizar la suma de rango espaciotemporal y el cambio de suma de rango en conjuntos de datos espaciotemporales
Autores: Choi, Woosung; Jung, Soon-Young; Chung, Jaehwa; Hyun, Kyeong-Seok; Park, Kinam
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Algoritmos escalables para maximizar la suma de rango espaciotemporal y el cambio de suma de rango en conjuntos de datos espaciotemporales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Tridimensional
Suma de rango máximo
Espacio temporal
Pesos
Algoritmos
Escalabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, presentamos el problema de la Suma Máxima de Rango tridimensional (3D MaxRS) y el problema de Cambio Máximo de Suma de Rango Espaciotemporal (MaxStRSC). El problema 3D MaxRS intenta encontrar el rango tridimensional donde la suma de pesos en todos los objetos en su interior se maximiza, y el problema MaxStRSC intenta encontrar el rango espaciotemporal donde la suma de pesos en todos los objetos en su interior se incrementa al máximo. El objetivo de este documento es proporcionar métodos eficientes para que los analistas de datos encuentren regiones espaciotemporales interesantes en un gran conjunto de datos históricos espaciotemporales abordando dos problemas. Proporcionamos una explicación matemática para cada problema y proponemos varios algoritmos para ellos. Los métodos existentes intentaron encontrar la región óptima en conjuntos de datos bidimensionales o monitorear una región de explosión en flujos de datos bidimensionales. La mayoría de ellos no pueden resolver directamente nuestros problemas. Aunque algunos métodos existentes pueden ser utilizados o modificados para resolver los problemas 3D MaxRS, tienen una escalabilidad limitada. Además, ninguno de ellos puede ser utilizado para resolver el problema MaxStRS-RC (un tipo de problema MaxStRSC). Finalmente, estudiamos el rendimiento de los algoritmos propuestos experimentalmente. Los resultados experimentales muestran que los algoritmos propuestos son escalables y mucho más eficientes que los métodos existentes.
Descripción
En este documento, presentamos el problema de la Suma Máxima de Rango tridimensional (3D MaxRS) y el problema de Cambio Máximo de Suma de Rango Espaciotemporal (MaxStRSC). El problema 3D MaxRS intenta encontrar el rango tridimensional donde la suma de pesos en todos los objetos en su interior se maximiza, y el problema MaxStRSC intenta encontrar el rango espaciotemporal donde la suma de pesos en todos los objetos en su interior se incrementa al máximo. El objetivo de este documento es proporcionar métodos eficientes para que los analistas de datos encuentren regiones espaciotemporales interesantes en un gran conjunto de datos históricos espaciotemporales abordando dos problemas. Proporcionamos una explicación matemática para cada problema y proponemos varios algoritmos para ellos. Los métodos existentes intentaron encontrar la región óptima en conjuntos de datos bidimensionales o monitorear una región de explosión en flujos de datos bidimensionales. La mayoría de ellos no pueden resolver directamente nuestros problemas. Aunque algunos métodos existentes pueden ser utilizados o modificados para resolver los problemas 3D MaxRS, tienen una escalabilidad limitada. Además, ninguno de ellos puede ser utilizado para resolver el problema MaxStRS-RC (un tipo de problema MaxStRSC). Finalmente, estudiamos el rendimiento de los algoritmos propuestos experimentalmente. Los resultados experimentales muestran que los algoritmos propuestos son escalables y mucho más eficientes que los métodos existentes.