| Abstract |
Grafu struktūrā balstītas metodes tiek izmantotas, lai fiksētu strukturālās attiecības sarežģītos tīklos; tomēr tās bieži neņem vērā telpiskos atribūtus, kas apraksta, kur virsotnes atrodas fiziskajā vai ģeogrāfiskajā telpā. Šis ierobežojums kļūst par nopietnu problēmu telpiski intensīvās lietojumprogrammās, jo atspoguļojumi, kas saglabā tikai grafa topoloģiju, nespēj precīzi attēlot ģeogrāfisko attālumu, kas samazina telpisko vaicājumu, piemēram, k-tuvāko kaimiņu (KNN) un attāluma noteikšanu starp punktiem, efektivitāti. Lai risinātu šo problēmu, šajā maģistra darbā tiek izpētīta telpisko atribūtu integrācija grafu struktūrās kā līdzeklis telpisko vaicājumu veiktspējas uzlabošanai. Pētījums sākas ar sistemātisku literatūras apskatu par grafos sakņotām metodēm un telpiskās indeksēšanas pieejām, lai identificētu esošos ierobežojumus. Pamatojoties uz šo analīzi, tiek izstrādāta, īstenota un novērtēta telpiski uzlabota atspoguļošanas sistēma, izmantojot reālus ģeotelpiskos datus no LGIA un OpenStreetMap. Pētījuma mērķis bija sniegt koncepta pierādījumu, izmantojot datus no Rīgas, Latvijā. Tika veikti kvantitatīvi eksperimenti, lai novērtētu Recall@k precizitāti, telpiskā attāluma atspoguļošanu, izmantojot Spīrmena un Pīrsona korelāciju, un vidējo kvadrātisko kļūdu. Iegūtie rezultāti liecina, ka darbā piedāvātā telpiski uzlabotā atspoguļošanas sistēma uzlabo telpisko kaimiņu izgūšanu un attāluma saglabāšanu. Šī darba nozīmīgums ir saistīts ar grafu datu bāzu pieejas uzlabošanu, nodrošinot telpiski orientētu atspoguļošanas pieeju, kas papildina tradicionālo telpisko indeksēšanu, atbalsta telpisko kaimiņu izgūšanu un uzlabo grafu datubāzu praktisko izmantošanu ģeogrāfiskās informācijas sistēmās, viedajās pilsētās un atrašanās vietā balstītos pakalpojumos.
Maģistra darbs sastāv no 23 lappusēm, 18 attēliem, 8 tabulām, 24 literatūras avotiem un 1 pielikums. |
