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面向ETC用户的位置服务系统及关键技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 ETC系统发展现状第11-13页
        1.2.2 位置服务系统研究现状第13-14页
        1.2.3 位置服务技术研究现状第14-16页
        1.2.4 存在问题分析第16页
    1.3 论文的研究内容第16-17页
    1.4 论文的组织结构第17-19页
第二章 系统相关理论与技术第19-31页
    2.1 ETC相关理论与技术第19-22页
        2.1.1 ETC系统原理第19-20页
        2.1.2 ETC系统构成第20-21页
        2.1.3 ETC系统工作流程第21-22页
    2.2 位置服务的主要构成要素第22-24页
        2.2.1 定位信号第22页
        2.2.2 定位信息第22-23页
        2.2.3 位置信息第23页
        2.2.4 服务信息第23-24页
    2.3 位置服务数据管理第24-26页
        2.3.1 数据内容第24-25页
        2.3.2 数据特点第25-26页
        2.3.3 数据组织第26页
        2.3.4 存储与管理第26页
    2.4 位置服务相关技术第26-29页
        2.4.1 位置信息的空间分析技术第26-27页
        2.4.2 位置信息的智能处理技术第27-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第三章 ETC位置服务系统总体设计第31-39页
    3.1 系统体系架构第31-34页
    3.2 系统数据库设计第34-37页
        3.2.1 轨迹数据库设计第34-35页
        3.2.2 图谱数据库设计第35-37页
    3.3 系统功能设计第37-38页
        3.3.1 基础地图操作第37-38页
        3.3.2 轨迹数据管理第38页
        3.3.3 周边服务第38页
        3.3.4 个性化推荐服务第38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 ETC位置服务系统关键技术研究第39-55页
    4.1 车辆GPS轨迹兴趣区域提取算法提出第39-45页
        4.1.1 基本概念第39-40页
        4.1.2 兴趣点提取第40-41页
        4.1.3 兴趣区域提取第41-42页
        4.1.4 算法实验第42-45页
    4.2 基于轨迹相似性度量的用户关系图谱模型建立第45-50页
        4.2.1 FP-growth算法的改进及相似轨迹序列匹配第45-48页
        4.2.2 轨迹相似度计算第48页
        4.2.3 用户关系图谱建模第48页
        4.2.4 模型实验第48-50页
    4.3 基于协同过滤的兴趣区域个性化推荐方法第50-54页
        4.3.1 用户相似度定义与计算第50-52页
        4.3.2 基于用户的协同过滤推荐技术第52-53页
        4.3.3 模型实验第53-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 ETC位置服务系统原型实现第55-61页
    5.1 研究区域概况第55页
    5.2 系统开发和运行环境第55页
    5.3 系统功能实现第55-60页
        5.3.1 基础地图操作功能实现第55-57页
        5.3.2 轨迹数据管理功能实现第57-58页
        5.3.3 周边服务功能实现第58-59页
        5.3.4 个性化推荐功能实现第59-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第六章 结论与展望第61-64页
    6.1 主要工作和创新点第61页
    6.2 存在的不足与下一步工作第61-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-72页
作者简历第72页

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