| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外现状分析 | 第14-16页 |
| 1.3.1 蜂窝移动通信的国内外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 移动对象位置预测技术的国内外发展现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 移动对象轨迹数据挖掘 | 第18-29页 |
| 2.1 移动对象 | 第18-20页 |
| 2.1.1 移动对象的分类 | 第18-19页 |
| 2.1.2 移动对象的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 移动对象轨迹数据特点与存储方式 | 第20页 |
| 2.2 关联规则 | 第20-26页 |
| 2.2.1 关联规则 | 第20-23页 |
| 2.2.1.1 关联规则的发现 | 第21页 |
| 2.2.1.2 关联规则相关的概念 | 第21-22页 |
| 2.2.1.3 关联规则的挖掘模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 经典的关联规则挖掘算法 | 第23-26页 |
| 2.2.2.1 Apriori算法 | 第23-25页 |
| 2.2.2.2 FP-growth算法 | 第25-26页 |
| 2.3 移动对象轨迹数据挖掘 | 第26-28页 |
| 2.3.1 移动对象轨迹数据挖掘相关概念 | 第26-27页 |
| 2.3.2 移动对象轨迹数据挖掘系统框架 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于移动对象频繁轨迹挖掘的改进 | 第29-38页 |
| 3.1 传统基于经典算法的关联规则挖掘 | 第29-30页 |
| 3.1.1 算法描述 | 第29页 |
| 3.1.2 算法不足之处 | 第29-30页 |
| 3.2 基于改进算法的关联规则挖掘 | 第30-32页 |
| 3.2.1 算法的提出 | 第30页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第30-32页 |
| 3.3 仿真结果与性能分析 | 第32-37页 |
| 3.3.1 经典算法的仿真结果 | 第33-34页 |
| 3.3.2 改进算法的仿真结果 | 第34-35页 |
| 3.3.3 经典算法与改进算法对比 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 蜂窝网中基于频繁轨迹的越区切换算法设计与实现 | 第38-61页 |
| 4.1 蜂窝移动通信系统概述 | 第38-40页 |
| 4.1.1 蜂窝通信系统的构成 | 第38-39页 |
| 4.1.2 越区切换相关的概念 | 第39-40页 |
| 4.2 基于频繁轨迹的越区切换算法的设计 | 第40-44页 |
| 4.2.1 基于频繁轨迹的预测方案 | 第41-42页 |
| 4.2.1.1 基于频繁轨迹的预测方案的提出 | 第41页 |
| 4.2.1.2 基于频繁轨迹的预测模型 | 第41页 |
| 4.2.1.3 基于频繁轨迹的预测过程 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于预测的越区切换方案 | 第42-44页 |
| 4.2.2.1 基于预测的越区切换方案的提出 | 第42-43页 |
| 4.2.2.2 基于预测的越区切换方案的设计 | 第43-44页 |
| 4.3 基于频繁轨迹的越区切换算法的实现 | 第44-52页 |
| 4.3.1 算法系统框架 | 第44-45页 |
| 4.3.2 算法思想原理 | 第45-47页 |
| 4.3.3 算法伪代码 | 第47-50页 |
| 4.3.4 算法实现实例 | 第50-52页 |
| 4.4 仿真结果与性能分析 | 第52-60页 |
| 4.4.1 必要切换与非必要切换分析 | 第53-54页 |
| 4.4.2 非必要切换次数对比分析 | 第54-56页 |
| 4.4.3 误切换率对比分析 | 第56-57页 |
| 4.4.4 切换准确率对比分析 | 第57-59页 |
| 4.4.5 预测以及越区切换判决所需时间 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 1. 本文工作总结 | 第61页 |
| 2. 对未来工作的展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |