个人行为数据的可视化查询方法与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 个人行为数据 | 第16-17页 |
| 1.2 个人行为数据的分析方法 | 第17-19页 |
| 1.3 可视化查询 | 第19-25页 |
| 1.3.1 数据查询的认知过程 | 第19-21页 |
| 1.3.2 可视化查询概述 | 第21-22页 |
| 1.3.3 可视化查询的发展 | 第22-24页 |
| 1.3.4 个人行为数据可视化查询的挑战 | 第24-25页 |
| 1.4 全文概述和主要贡献 | 第25-26页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第26-28页 |
| 2 可视化查询的概念和一般模型 | 第28-48页 |
| 2.1 可视化查询概述 | 第28-29页 |
| 2.2 可视化查询的认知模型和基本结构 | 第29-30页 |
| 2.3 数据管理与计算 | 第30-38页 |
| 2.3.1 关系数据模型 | 第31页 |
| 2.3.2 数据立方体模型 | 第31页 |
| 2.3.3 数据组织新形式-NoSQL | 第31-33页 |
| 2.3.4 数据计算 | 第33-35页 |
| 2.3.5 个人行为数据的管理和计算 | 第35-38页 |
| 2.4 可视化查询的交互界面 | 第38-44页 |
| 2.4.1 基于分类的查询交互技术 | 第38-41页 |
| 2.4.2 基于特征的查询交互技术 | 第41-44页 |
| 2.5 可视化组织查询结果 | 第44-47页 |
| 2.5.1 基于像素的方法 | 第44-45页 |
| 2.5.2 层次结构可视化 | 第45页 |
| 2.5.3 关联关系可视化 | 第45-46页 |
| 2.5.4 多视图可视化 | 第46-47页 |
| 2.6 小结 | 第47-48页 |
| 3 语义感知的社交行为可视分析 | 第48-60页 |
| 3.1 可视化查询系统概述 | 第49页 |
| 3.2 数据处理 | 第49-51页 |
| 3.3 社交数据组织-层次语义图 | 第51-52页 |
| 3.4 可视化设计 | 第52-54页 |
| 3.4.1 可视化编码 | 第52-54页 |
| 3.4.2 可视化搜索的交互设计 | 第54页 |
| 3.5 案例分析与用户调查 | 第54-57页 |
| 3.5.1 奥巴马的减税政策对就业的影响 | 第54-56页 |
| 3.5.2 暴风雪对居民生活的影响 | 第56页 |
| 3.5.3 用户调查 | 第56-57页 |
| 3.6 小结 | 第57-60页 |
| 4 基于出租车轨迹数据的微观行车行为可视分析 | 第60-76页 |
| 4.1 轨迹数据与分析任务概述 | 第61-63页 |
| 4.1.1 轨迹数据描述 | 第61页 |
| 4.1.2 相关概念和名词解释 | 第61-62页 |
| 4.1.3 行车行为分析任务 | 第62-63页 |
| 4.1.4 系统功能分析 | 第63页 |
| 4.1.5 系统整体框架 | 第63页 |
| 4.2 数据预处理 | 第63-65页 |
| 4.2.1 数据清洗 | 第64-65页 |
| 4.2.2 行程轨迹生成 | 第65页 |
| 4.2.3 行程与道路网的匹配 | 第65页 |
| 4.3 基于道路的可视化查询方法 | 第65-69页 |
| 4.3.1 基于道路的查询模型 | 第65-66页 |
| 4.3.2 基于哈希的双向链表索引 | 第66-67页 |
| 4.3.3 行程查询 | 第67-69页 |
| 4.4 交互界面与可视化设计 | 第69-71页 |
| 4.4.1 交互界面 | 第69-70页 |
| 4.4.2 可视化设计 | 第70-71页 |
| 4.5 实验结果和案例分析 | 第71-74页 |
| 4.5.1 性能评测 | 第71-72页 |
| 4.5.2 案例分析 | 第72-74页 |
| 4.6 小结 | 第74-76页 |
| 5 面向多源数据的城市空间出行模式可视分析 | 第76-88页 |
| 5.1 出行模式分析任务 | 第77页 |
| 5.2 多源异构出行数据的可视化查询平台 | 第77-78页 |
| 5.3 数据抽象与数据存储 | 第78-80页 |
| 5.3.1 多源异构出行数据抽象 | 第78-79页 |
| 5.3.2 出行数据存储 | 第79-80页 |
| 5.4 数据索引与查询 | 第80-82页 |
| 5.4.1 索引构建 | 第80-81页 |
| 5.4.2 行程的并行查询 | 第81-82页 |
| 5.5 查询交互界面 | 第82-83页 |
| 5.5.1 时间复制工具 | 第82页 |
| 5.5.2 自适应区域选择工具 | 第82-83页 |
| 5.6 可视化设计 | 第83-85页 |
| 5.6.1 基于边绑定的静态行程分布图 | 第83页 |
| 5.6.2 基于流场的动态行程分布图 | 第83-85页 |
| 5.6.3 行程时变堆叠图 | 第85页 |
| 5.7 案例分析 | 第85-87页 |
| 5.7.1 出租车司机和普通大众的出行模式对比 | 第85-86页 |
| 5.7.2 闹市区人群聚集和消散模式 | 第86-87页 |
| 5.8 小结 | 第87-88页 |
| 6 结论与展望 | 第88-92页 |
| 参考文献 | 第92-102页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
