| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容和创新点 | 第16-18页 |
| 1.4 本文组织结构安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 时空停留区域挖掘研究 | 第21-27页 |
| 2.1 定义及问题描述 | 第22-23页 |
| 2.2 多维时间粒度下时空停留区域挖掘 | 第23-24页 |
| 2.3 实验结果分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 实验数据集 | 第24页 |
| 2.3.2 实验结果分析 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 时空频繁区域挖掘研究 | 第27-45页 |
| 3.1 定义及问题描述 | 第27-31页 |
| 3.2 多维时间粒度下时空频繁区域挖掘 | 第31-32页 |
| 3.3 基于高斯混合模型的自适应时间区间确定 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第34-43页 |
| 3.4.1 时空频繁区域数目在时间分布上的规律 | 第34-35页 |
| 3.4.2 时空频繁区域数目自适应时间区间确定 | 第35-37页 |
| 3.4.3 支持度阈值的确定 | 第37页 |
| 3.4.4 时空频繁区域可视化分析 | 第37-40页 |
| 3.4.5 频繁区域挖掘结果的有效性 | 第40-41页 |
| 3.4.6 实验对比 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 时空频繁轨迹模式挖掘研究 | 第45-59页 |
| 4.1 定义及问题描述 | 第45-47页 |
| 4.2 多维时间粒度下时空频繁轨迹挖掘 | 第47-50页 |
| 4.2.1 MTG_GSP算法 | 第48-49页 |
| 4.2.2 MTG_Prefix Span算法 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第50-57页 |
| 4.3.1 时空频繁轨迹模式数目在时间分布上的规律 | 第50-51页 |
| 4.3.2 时空频繁轨迹模式数目自适应时间区间确定 | 第51-53页 |
| 4.3.3 支持度及置信度阈值的确定 | 第53-54页 |
| 4.3.4 MTG_GSP与MTG_Prefix Span算法比较 | 第54-56页 |
| 4.3.5 时空频繁轨迹模式可视化分析 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 总结与展望 | 第59-63页 |
| 总结 | 第59-60页 |
| 展望 | 第60-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
