基于轨迹和POI数据的热点区域实时预测
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 时空数据预测 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于位置的社交网络地点推荐 | 第14-16页 |
| 1.3.3 基于GPS轨迹数据的地点推荐 | 第16页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基础理论和相关技术 | 第19-24页 |
| 2.1 轨迹计算概述 | 第19-20页 |
| 2.2 轨迹数据检索 | 第20-22页 |
| 2.3 停留点检测 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于交通轨迹数据的热点区域实时预测框架 | 第24-33页 |
| 3.1 基本概念 | 第24-26页 |
| 3.2 问题形式化 | 第26-28页 |
| 3.3 实时时空数据临近搜索算法 | 第28-30页 |
| 3.4 基于地理相似性的实时预测模型 | 第30-32页 |
| 3.4.1 寻找相似区域 | 第30-32页 |
| 3.4.2 实时预测 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于Storm的实时处理系统的设计与实现 | 第33-44页 |
| 4.1 Apache Storm介绍 | 第33-34页 |
| 4.2 系统架构 | 第34-36页 |
| 4.2.1 系统要求 | 第34-35页 |
| 4.2.2 整体设计 | 第35-36页 |
| 4.3 Storm拓扑设计 | 第36-39页 |
| 4.4 POI查询设计与实现 | 第39-41页 |
| 4.5 实时分析模块 | 第41-43页 |
| 4.5.1 车辆位置实时监控模块 | 第41页 |
| 4.5.2 交通信息统计模块 | 第41-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验测试与评估 | 第44-55页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第44-46页 |
| 5.1.1 交通轨迹数据集 | 第44-45页 |
| 5.1.2 POI数据集 | 第45-46页 |
| 5.2 轨迹统计与分析 | 第46-48页 |
| 5.2.1 POI数据分析 | 第46-47页 |
| 5.2.2 交通轨迹分析 | 第47-48页 |
| 5.3 热点区域预测 | 第48-53页 |
| 5.4 系统性能分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结语和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
