Nouvelles méthodes pour le traitement, l'analyse et la représentation de flux de données massives géospatiales

大规模地理空间变化的特征、分析和表示的新方法

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2019-06788
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.89万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2021-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Pour pallier le problème de déluge de données, on assiste à une forte démocratisation des outils et techniques liés à l'informatique décisionnelle et au Big data qui permettent une analyse rapide et efficace de ces grandes masses d'information. Comme 80% de l'information stockée dans les entrepôts de données des entreprises peut se voir rattacher une localisation, des systèmes dits géo-décisionnels ont vu le jour et font l'objet d'un grand intérêt de la part des entreprises et institutions car ils permettent de prendre des décisions pleinement éclairées, i.e. prenant en compte toutes les composantes de l'information (spatiale, temporelle, sémantique/thématique). Néanmoins, avec la multiplication des capteurs dans nos villes, usines, maisons, automobiles, . l'afflux de données s'est encore accru et il se produit actuellement plus de données que l'on ne peut en stocker. L'explosion à venir des objets connectés va amplifier de façon exponentielle cette tendance. Ceci impose donc de repenser les systèmes de traitement et d'analyse de la donnée, car celle-ci arrive maintenant en flux continu, souvent massif, à des fréquences parfois très élevées et doit être analysée en temps quasi réel pour ne pas en perdre l'intérêt/valeur, celle-ci ne pouvant plus être stockée pour être analysée plus tard dans sa granularité (spatiale, temporelle ou de détail) la plus fine. Si certaines méthodes et techniques de traitement de flux de données existent et ont été mises en ouvre dans différentes solutions Big data, il n'en reste pas moins que le traitement de tels flux de données, qui peuvent elles aussi se voir rattacher une localisation et donc faire l'objet d'analyses spatiales, n'en est encore qu'à ses débuts. Le présent programme vise à répondre à ce manque d'outils performants et innovants d'aide à la géo-décision basés sur des flux de données. Pour cela, on visera à concevoir des méthodes de traitement, d'analyse et de représentation de flux de données massives géospatiales. On s'attachera ainsi à 1) formaliser et structurer les éléments à la base du traitement et de la représentation efficaces des données de flux de données massives à composante spatiale, 2) développer de nouvelles techniques pour réaliser le traitement et l'analyse rapide, fiable et capable de monter en charge de tels flux de données, mais aussi permettant de tenir compte et de s'adapter à la qualité/défaut dans les données de flux (précision, actualité, erreur ou absence temporaire de données, .), 3) concevoir des modèles permettant de détecter automatiquement des tendances et patrons spatio-temporels dans les flux de données et 4) définir des modes de représentation (nouveaux types d'interface et de cartographie thématique avancée) pour rendre au mieux ces informations dynamiques pour des fins de prise de décision éclairée. Le présent programme de recherche contribuera de plus, à la formation par la recherche, de 6 étudiants de tous les cycles dans des domaines de pointe et en demande.
为了解决大量的问题,我们将通过大数据来帮助信息决策和技术的民主化,以快速有效地分析大量信息。 Comme 80% de l'information stockée dans les entrepôts de données des entreprises peut se voir rattacher une localization, des systèmes dits géo-décisionnels ont vu le jour et font l'objet d'un grand intérêt de lapart des entreprises and Facilities car ils permettent de prendre des决定补充 éclairées,即 prenant en compte toutes les composantes de l'information(空间、时间、语义/主题)。 Néanmoins,是城市、房屋、房屋、汽车等的捕获者的乘法。捐赠者的流入是累积的,并且产品的执行以及捐赠者的购买和库存。物体连接的爆炸会导致指数趋势的放大器。 Ceci 强加了对 Donnée 的特征和分析系统的补偿,汽车 Celle-ci 到达维护中心,继续流动,苏文特山,以频率 parfois très élevées 和 doit être analysée en temps quasi réel pour ne pas en perdre l'intérêt/valeur, celle-ci ne pouvant plus être stockée pour être analysée plus tard dans sa Granitite (spatiale, temporelle ou de détail) la plus Fine.现有的某些方法和技术以及不同解决方案中的某些方法和技术大数据,现在还没有解决的问题,我们可以通过本地化和分析对象来解决这些问题 空间,n'en est encore qu'à ses 首演。本节目将根据各国不断变化的地理决策,对表演者和创新者进行回应。我们致力于研究大规模地理空间变化的分析和表示方法。 On s'attachera ainsi à 1) 形式化和结构化基础上的特征和代表效果,2) 开发新的技术,以实现特征和快速分析,可靠和有能力的电话代理 Flux de données, mais aussi permettant de tenir compte et de s'adapter à la qualité/défaut dans les données de Flux (精确度、实际情况、错误或临时缺失等,.), 3) 趋势和顾客检测自动化模式永久设计时空 les Flux de données et 4) 定义表示模式(新界面和制图主题的新类型),以提供动态信息以实现决策奖的最终结果。目前的研究贡献项目是由 6 名研究人员组成,在点和需求领域进行循环。

项目成果

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专著数量(0)
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