基于LBS的移动环境中POI推送方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-18页 |
| ·兴趣点推送研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·POI推送的算法 | 第10-12页 |
| ·POI综合的过程控制 | 第12-16页 |
| ·目前兴趣点推送中的问题 | 第16-17页 |
| ·本研究的意义 | 第17页 |
| ·本文主要研究内容及方法 | 第17-18页 |
| 第二章 兴趣点推送相关的理论基础知识 | 第18-23页 |
| ·POI的基础理论 | 第18页 |
| ·POI的概述 | 第18页 |
| ·POI推送中包含的信息要素 | 第18页 |
| ·POI分类方法 | 第18-19页 |
| ·目前对POI推送的要求 | 第19页 |
| ·现有POI算法分类 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 移动环境下POI推送的算法时间复杂度分析 | 第23-38页 |
| ·选取算法 | 第23页 |
| ·化简算法 | 第23-33页 |
| ·聚合算法 | 第33-34页 |
| ·典型化算法 | 第34-36页 |
| ·移位算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 用户兴趣点聚类及推送算法 | 第38-55页 |
| ·用户对POI推送的要求 | 第40页 |
| ·POI分类的要求 | 第40-41页 |
| ·根据用户需求的POI深层分类 | 第41-42页 |
| ·地理位置信息聚类 | 第42-49页 |
| ·兴趣点聚类与路径发现 | 第46-47页 |
| ·路径网络 | 第47-48页 |
| ·聚类实验结果 | 第48-49页 |
| ·兴趣点推送模型 | 第49-54页 |
| ·自适应模型的建立 | 第49-50页 |
| ·兴趣点数据库的构造 | 第50页 |
| ·POI权重更新算法 | 第50-51页 |
| ·POI混合推送算法 | 第51-52页 |
| ·实验分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62页 |
