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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

New Similarity Measure for Spatio-Temporal OLAP Queries

verfasst von : Olfa Layouni, Jalel Akaichi

Erschienen in: Beyond Databases, Architectures and Structures. Advanced Technologies for Data Mining and Knowledge Discovery

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Storing, querying, and analyzing spatio-temporal data are becoming increasingly important, as the availability of volumes of spatio-temporal data increases. One important class of spatio-temporal analysis is computing spatio-temporal queries similarity. In this paper, we focus on assessing the similarity between Spatio-Temporal OLAP queries in term of their GeoMDX queries. However, the problem of measuring Spatio-Temporal OLAP queries similarity has not been studied so far.Therefore, we aim at filling this gap by proposing a novel similarity measure. The proposed measure can be used either in developing query recommendation, personalization systems or speeding-up query evolution. It takes into account the temporal similarity and the basic components of spatial similarity assessment relationships.

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Metadaten
Titel
New Similarity Measure for Spatio-Temporal OLAP Queries
verfasst von
Olfa Layouni
Jalel Akaichi
Copyright-Jahr
2016
Buch
Beyond Databases, Architectures and Structures. Advanced Technologies for Data Mining and Knowledge Discovery

Print ISBN: 978-3-319-34098-2

Electronic ISBN: 978-3-319-34099-9

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-34099-9_26

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