| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 POI的发展现状与趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外POI研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内POI研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容、技术路线与章节安排 | 第16-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.3.3 章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 算法原理及研究数据 | 第20-28页 |
| 2.1 北京市概况 | 第20-21页 |
| 2.2 研究数据 | 第21-22页 |
| 2.3 POI特征 | 第22页 |
| 2.4 聚类方法 | 第22-23页 |
| 2.5 核密度 | 第23-24页 |
| 2.6 数据关联挖掘算法 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 打车活跃区域提取 | 第28-40页 |
| 3.1 滴滴打车需求数据预处理 | 第28-32页 |
| 3.2 聚集区域提取和聚类分析 | 第32-37页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 打车需求与POI的关联关系分析 | 第40-62页 |
| 4.1 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.2 POI聚集分布 | 第41-43页 |
| 4.3 分析POI类型、个数与打车需求量的关联关系 | 第43-58页 |
| 4.3.1 数据关联分析 | 第43-49页 |
| 4.3.2 工作日打车活跃区域打车需求与POI关系 | 第49-53页 |
| 4.3.3 周末打车活跃区域打车需求与POI关系 | 第53-58页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 结论 | 第62-63页 |
| 5.2 不足与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第70页 |