バッチ処理モジュール

現時点で使用できるアルゴリズムは次のとおりです。

SBT
Maven
グレードル
libraryDependencies ++= Seq(
  "com.here.platform.location" %% "location-spark" % "0.21.788"
)
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.here.platform.location</groupId>
        <artifactId>location-spark_${scala.compat.version}</artifactId>
        <version>0.21.788</version>
    </dependency>
</dependencies>
dependencies {
    compile group: 'com.here.platform.location', name: 'location-spark_2.12', version:'0.21.788'
}

クラスタリング

クラスタリングアルゴリズムは、分散バージョン の DBScan を実装します。 地理的に分散した地理位置のアイテムをクラスタ化します。 アルゴリズムの動作を例証するには、次の図を参照してください。

クラスタリングの例
図 1. クラスタリングの例

入力データには、報告されたさまざまな旅程とイベントが含まれています。 これらのイベントは緑色で示されます。 この図は、これらのクラスタを示しています。 各インスタンスについて 、クラスタのインスタンス が返されます。 青色のマーカーはクラスタの中心を示しています。

次 のように DistributedClustering を使用できます。

Scala
import com.here.platform.location.spark.{Cluster, DistributedClustering}
import org.apache.spark.rdd.RDD

val events: RDD[Event] = mapPointsToEvents(sensorData)

val dc = new DistributedClustering[Event](neighborhoodRadiusInMeters = 20.0,
                                          minNeighbors = 3,
                                          partitionBufferZoneInMeters = 125.0)

val clusters: RDD[Cluster[EventWithPosition]] = dc(events)

val result = clusters.collect()
assert(result.nonEmpty)

// Print some statistics
val clusterCount = result.length
val clusteredEvents = result.map(_.events.length).sum.toDouble
println(s"Found $clusterCount clusters")
println(s"Found $clusteredEvents events in total.")
println(s"An average of ${clusteredEvents / clusterCount} event per cluster")

独自 のEventタイプに対応する地理位置情報を抽出するには、 GeoCoordinateOperations の暗黙的なインスタンスが必要です。

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