| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第15-24页 |
| 2.1 空间数据挖掘 | 第15页 |
| 2.2 兴趣点相关知识介绍 | 第15-18页 |
| 2.2.1 兴趣点地理编码 | 第16页 |
| 2.2.2 兴趣点查询 | 第16-17页 |
| 2.2.3 兴趣点地理空间距离 | 第17-18页 |
| 2.3 相似性度量 | 第18-19页 |
| 2.4 随机森林相关知识 | 第19-22页 |
| 2.4.1 随机森林中决策树选择 | 第20-21页 |
| 2.4.2 随机森林算法 | 第21页 |
| 2.4.3 随机森林泛化误差 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于COS-POICompare算法的随机森林购物中心选址 | 第24-31页 |
| 3.1 余弦相似性与COS-POICompare算法思想 | 第24-25页 |
| 3.2 COS-POICompare算法描述 | 第25-26页 |
| 3.3 COS-POICompare算法时间复杂度分析 | 第26-27页 |
| 3.4 基于购物中心的COS-POICompare算法可行性分析 | 第27-28页 |
| 3.5 随机森林算法应用于购物中心选址参数选择 | 第28-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于兴趣点关联算法的随机森林购物中心选址 | 第31-38页 |
| 4.1 兴趣点关联算法思想 | 第31-33页 |
| 4.2 兴趣点关联算法的算法描述 | 第33-34页 |
| 4.3 兴趣点关联算法时间复杂度分析 | 第34页 |
| 4.4 兴趣点关联算法应用于购物中心选址的可行性分析 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第38-54页 |
| 5.1 实验环境配置及编程语言 | 第38页 |
| 5.2 购物中心选址数据来源 | 第38-40页 |
| 5.3 基于Cos-POICompare算法的随机森林购物中心选址实验 | 第40-42页 |
| 5.4 基于兴趣点关联算法的随机森林购物中心选址实验 | 第42-53页 |
| 5.4.1 数据预处理 | 第42-51页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录Ⅰ | 第60-64页 |
| 附录Ⅱ | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
