SIGMOD 2024 | 时空数据(Spatial-Temporal)和时间序列(Time Series)论文总结
SIGMOD2024于6月9号-6月14号正在智利圣地亚戈举行(Santiago Chile)
本文总结了SIGMOD 2024有关时间序列(time series),包括时序数据库,查询优化等内容。以及时空数据(spatial-temporal data)的相关论文,主要包含时空时空数据管理,时空数据挖掘,数据库等内容,如有疏漏,欢迎大家补充。笔者对DB了解浅薄,如有表述不当,欢迎大家指正。
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1. Origin-Destination Travel Time Oracle for Map-based Services
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3617337
作者:Yan Lin (Beijing Jiaotong University); Huaiyu Wan (Beijing Jiaotong University); Jilin Hu (Aalborg University)*; Shengnan Guo (Beijing Jiaotong University); Bin Yang (Aalborg University); Youfang Lin (Beijing Jiaotong University); Christian S. Jensen (Aalborg University)
关键词:ETA(OD),扩散模型
代码:https://github.com/Logan-Lin/DOT

2. Temporal JSON Keyword Search
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3654980
作者:Curtis Dyreson (Utah State University)*; Amani Shatnawi (Yarmouk University ); Sourav S Bhowmick (Nanyang Technological University); Vishal Sharma (University of Nevada, Las Vegas)
关键词:时序关键词搜索,JSON
代码:https://github.com/cdyreson/temporalHierarchicalKeywordSearch

3. Proximity Queries on Point Clouds using Rapid Construction Path Oracle
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3639261
作者:Yinzhao YAN (Hong Kong University of Science and Technology)*; Raymond Chi-Wing Wong (Hong Kong University of Science and Technology)
关键词:POI最短路径查询,Oracle
4. Optimizing Time Series Queries with Versions
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3654962
作者:Rui Kang (Tsinghua University); Shaoxu Song (Tsinghua University)*
关键词:时间序列查询,物联网数据库

5. Hierarchical Cut Labelling – Scaling Up Distance Queries on Road Networks
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626731
作者:Muhammad Farhan (Australian National University)*; Henning Koehler (Massey University); Robert Ohms (Australian National University); Qing Wang (ANU)
关键词:最短路查询,路网,层次划分

6. Nexus: Correlation Discovery over Collections of Spatio-Temporal Tabular Data
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3654957
作者:Yue Gong (The University of Chicago)*; Sainyam Galhotra (Cornell University); Raul Castro Fernandez (The University of Chicago)
关键词:数据发现,时空数据,相关性分析,假设生成,表格数据

7. DGC: Training Dynamic Graphs with Spatio-Temporal Non-Uniformity using Graph Partitioning by Chunks
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626724
作者:Fahao Chen (The University of Aizu); Peng Li (the University of Aizu)*; Celimuge Wu (The University of Electro-Communications)
关键词:动态图,分布式机器学习,图划分

8. Akane: Perplexity-Guided Time Series Data Cleaning
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3654993
作者:Xiaoyu Han (Fudan University)*; Haoran Xiong (Fudan University); Zhenying He (Fudan University); Peng Wang (" Fudan University, China"); Chen Wang (" Tsinghua University, China"); X. Sean Wang (Fudan University)
关键词:时间序列数据清洗
9. Time Series Representation for Visualization in Apache IoTDB
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3639290
作者:Lei Rui (Tsinghua University); Xiangdong Huang (Tsinghua University); Shaoxu Song (Tsinghua University)*; Yuyuan Kang (University of Wisconsin-Madison); Chen Wang (Timecho Limited); Jianmin Wang (“Tsinghua University, China”)
关键词:时序数据可视化,数据库查询处理

10. MOST: Model-Based Compression with Outlier Storage for Time Series Data
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626737
作者:Zehai Yang (Institute of Computing Technology, CAS & University of Chinese Academy of Sciences); Shimin Chen (Chinese Academy of Sciences)*
关键词:时间序列数据异常存储压缩

11. Correlation Joins over Time Series Data Streams Utilizing Complementary Dimension Reduction and Transformation
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626722
作者:AmirReza Alizade Nikoo (University of Zürich)*; Sven Helmer (University of Zurich); Michael H Böhlen (University of Zurich)
关键词:时间序列,数据流, join processing

12. (Demo)UniTS: A Universal Time Series Analysis Framework Powered by Self-supervised Representation Learning
链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3626246.3654733
作者:Zhiyu Liang (Harbin Institute of Technology); Chen Liang (Harbin Institute of technology); Zheng Liang (Harbin Institute of Technology); Hongzhi Wang (Harbin Institute of Technology); Bo Zheng (CnosDB Inc.)
关键词:时间序列分析,自监督学习,预训练
代码:https://github.com/LceOmlet/UniTS
Harbin Institute of Technology); Bo Zheng (CnosDB Inc.)
关键词:时间序列分析,自监督学习,预训练
代码:https://github.com/LceOmlet/UniTS

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