আমার চূড়ান্ত একাডেমিক কাজের জন্য আমি জিপিএস ট্র্যাজেক্টরিগুলির জন্য একটি সংক্ষেপণ অ্যালগরিদম তৈরি করেছি। সংকুচিত এবং মূল ট্র্যাজেক্টোরির মধ্যে সিঙ্ক্রোনাইজড ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব (এসইডি) গণনা করে স্প্যাটিও-টেম্পোরাল সংক্ষেপণের গুণমানটি অনুমান করতে পারি এবং একটি সুপরিচিত সংক্ষেপণ অ্যালগরিদমের বিপরীতে আমার অ্যালগরিদমের অভিনয় মূল্যায়ন করতে পারি।
আমার মতো একটি স্প্যাটিও-টেম্পোরাল অ্যালগরিদম যতটা সম্ভব টেম্পোরাল তথ্য বজায় রাখার চেষ্টা করে ট্রাজেক্টোরি কমিয়ে দেয়। স্থানীয় অ্যালগরিদম (যেমন ডগলাস-পিউকার অ্যালগরিদম) কেবল স্থানিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে উল্লেখ করে সংক্ষেপণ বুঝতে পারে।
এখন কি ঘটছে? একটি স্প্যাটিও-টেম্পোরাল দিক বিবেচনা করে, আমার অ্যালগরিদম ডিপির চেয়ে ভাল। আমি এসইডি পরিমাপের মাধ্যমে এটি নিশ্চিত করতে পারি। যদি আমি তিনটি ট্র্যাজেক্টরির (মূল, খনি এবং ডিপি সংক্ষেপিত) প্লট করি তবে ডিপির সাথে সংক্ষেপিত ট্র্যাজেক্টোরির মূল ট্রাজেক্টোরির সাথে আরও ভাল মানানসই রয়েছে। চোখের একমাত্র পরিমাপগুলি আমার প্রয়োজনীয়তা মেটায় না: আমার অবশ্যই একটি ত্রুটি মেট্রিক দরকার যা সংখ্যাসূচকভাবে দেখায় যে কীভাবে পৃথক উপায়ে ডিপি অ্যালগরিদম আমার চেয়ে ভাল।
সুতরাং আমি লিখতে পারি: "স্পিটিও-টেম্পোরাল ফ্যাক্টরটির কথা উল্লেখ করে আমার আলগোরিদিম ডিপির চেয়ে ভাল, কারণ এতে ডিপির এসইডি ফ্যাক্টরের চেয়ে কম এসইডি ফ্যাক্টর রয়েছে। হায়, সাধারণ স্পেসিয়াল ফ্যাক্টর ডিপি অ্যালগরিদম কারণ এটির (নতুন মেট্রিকের নাম) আমার চেয়ে ভাল "।
আমি লম্ব লম্বা ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের কথা ভাবছিলাম, তবে আমি সত্যিই জানি না এটি কার্যকর হতে পারে কিনা। ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং? আমি এর জন্য কোন মেট্রিক ব্যবহার করতে পারি?