同位模式挖掘研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 空间数据挖掘 | 第17-19页 |
| 1.2.2 空间同位模式挖掘 | 第19-20页 |
| 1.2.3 区域同位模式挖掘 | 第20页 |
| 1.2.4 时空同位模式挖掘 | 第20-21页 |
| 1.2.5 移动模式和轨迹模式挖掘 | 第21页 |
| 1.3 主要工作 | 第21-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-25页 |
| 第2章 基本概念和动机分析 | 第25-38页 |
| 2.1 同位模式挖掘的基本概念 | 第25-29页 |
| 2.2 邻域约束与流行度约束的关系 | 第29-32页 |
| 2.3 同位模式挖掘的评价 | 第32-35页 |
| 2.3.1 评价内容 | 第32-34页 |
| 2.3.2 评价方法 | 第34-35页 |
| 2.4 同位模式挖掘的难点和挑战 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 迭代式空间同位模式挖掘 | 第38-64页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 问题形式化 | 第39-41页 |
| 3.2.1 基本定义 | 第39-41页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第41页 |
| 3.3 流行度回报的概念 | 第41-45页 |
| 3.3.1 加权流行度 | 第42页 |
| 3.3.2 不平衡增益 | 第42-43页 |
| 3.3.3 流行度增益 | 第43-44页 |
| 3.3.4 流行度回报 | 第44-45页 |
| 3.3.5 基于贪心策略的迭代式挖掘 | 第45页 |
| 3.4 迭代式挖掘框架 | 第45-52页 |
| 3.4.1 迭代挖掘算法 | 第45-47页 |
| 3.4.2 基于缓冲区的邻居边挑选 | 第47-48页 |
| 3.4.3 邻居边的批量选择 | 第48-50页 |
| 3.4.4 算法执行过程举例 | 第50-52页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第52-63页 |
| 3.5.1 真实数据集描述 | 第53-54页 |
| 3.5.2 不同挖掘策略的比较评估 | 第54-58页 |
| 3.5.3 迭代挖掘算法参数的评估 | 第58-61页 |
| 3.5.4 算法终止条件的评估 | 第61-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 层次式区域同位模式挖掘 | 第64-83页 |
| 4.1 引言 | 第64-67页 |
| 4.2 问题形式化 | 第67-70页 |
| 4.2.1 基本定义 | 第67-69页 |
| 4.2.2 问题描述 | 第69-70页 |
| 4.3 区域同位模式挖掘算法 | 第70-73页 |
| 4.3.1 算法过程 | 第70-72页 |
| 4.3.2 计算复杂度分析 | 第72-73页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第73-82页 |
| 4.4.1 数据集描述 | 第73-75页 |
| 4.4.2 基于合成数据集的挖掘结果比较 | 第75-77页 |
| 4.4.3 基于真实数据集的挖掘结果比较 | 第77页 |
| 4.4.4 区域同位模式挖掘过程的评估 | 第77-79页 |
| 4.4.5 层次式挖掘算法参数的评估 | 第79-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 基于加权滑动窗口模型的时空同位模式挖掘 | 第83-100页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 问题形式化 | 第84-89页 |
| 5.2.1 基本定义 | 第84-87页 |
| 5.2.2 问题描述 | 第87-89页 |
| 5.3 时空同位模式挖掘算法 | 第89-92页 |
| 5.3.1 算法过程 | 第89-90页 |
| 5.3.2 时空流行度的单调递减特性 | 第90-91页 |
| 5.3.3 算法执行举例 | 第91-92页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第92-99页 |
| 5.4.1 数据集描述 | 第93-94页 |
| 5.4.2 基于合成数据集的挖掘结果比较 | 第94-97页 |
| 5.4.3 基于合成数据集的挖掘效率比较 | 第97-99页 |
| 5.4.4 基于真实数据的挖掘结果和挖掘效率比较 | 第99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-100页 |
| 第6章 同位轨迹模式挖掘 | 第100-117页 |
| 6.1 引言 | 第100-101页 |
| 6.2 问题形式化 | 第101-105页 |
| 6.2.1 基本定义 | 第101-105页 |
| 6.2.2 问题描述 | 第105页 |
| 6.3 同位轨迹模式挖掘算法 | 第105-108页 |
| 6.4 算法分析 | 第108-111页 |
| 6.4.1 完整性和正确性分析 | 第108-109页 |
| 6.4.2 计算复杂度分析 | 第109-111页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第111-115页 |
| 6.5.1 数据集描述 | 第111-112页 |
| 6.5.2 算法执行效率比较 | 第112-114页 |
| 6.5.3 剪枝挖掘算法的可伸缩性 | 第114-115页 |
| 6.6 本章小结 | 第115-117页 |
| 第7章 总结与展望 | 第117-121页 |
| 7.1 对本文工作的总结 | 第117-118页 |
| 7.2 对未来工作的展望 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-130页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
