基于行车大数据的商圈建设研究与分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 交通数据挖掘背景 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 交通数据挖掘的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 商圈建设研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本课题研究目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本课题主要内容及创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 商圈理论及数据基础 | 第15-29页 |
| 2.1 商圈理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 商圈的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 雷利法则 | 第16-18页 |
| 2.1.3 康维斯断点理论 | 第18页 |
| 2.1.4 哈夫概率法则 | 第18-19页 |
| 2.2 数据基础 | 第19-25页 |
| 2.2.1 城市交通物联网系统数据源分析 | 第20-22页 |
| 2.2.2 静态数据分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 动态数据分析 | 第23-25页 |
| 2.3 大数据平台 | 第25-28页 |
| 2.3.1 大数据平台应用的必要性 | 第25-26页 |
| 2.3.2 大数据平台介绍 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 商圈建设的分析与建模 | 第29-53页 |
| 3.1 相关定义 | 第29-31页 |
| 3.1.1 商圈区域 | 第29-30页 |
| 3.1.2 采集点 | 第30页 |
| 3.1.3 采集方向 | 第30-31页 |
| 3.1.4 消费事件 | 第31页 |
| 3.2 数据集描述 | 第31-34页 |
| 3.3 雷利法则估算商圈辐射范围 | 第34-44页 |
| 3.3.1 时间距离候选集提取方法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 关键算法实现 | 第38-43页 |
| 3.3.3 雷利法则确定商圈辐射范围流程总结 | 第43-44页 |
| 3.4 基于行车数据估算商圈辐射范围 | 第44-52页 |
| 3.4.1 商圈消费者数据集提取 | 第45-47页 |
| 3.4.2 分析消费者居住点 | 第47-50页 |
| 3.4.3 划定商圈辐射区域 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 商圈辐射范围计算过程与结果分析 | 第53-64页 |
| 4.1 解放碑商圈辐射范围计算 | 第53-57页 |
| 4.1.1 通过雷利法则计算商圈辐射范围 | 第53-56页 |
| 4.1.2 通过行车数据计算商圈辐射范围 | 第56-57页 |
| 4.2 计算结果的分析比较 | 第57-62页 |
| 4.2.1 解放碑商圈结果 | 第58-59页 |
| 4.2.2 从时间角度分析商圈辐射范围变化 | 第59-60页 |
| 4.2.3 从总体上分析商圈辐射范围 | 第60-61页 |
| 4.2.4 总结两种计算方法优缺点 | 第61-62页 |
| 4.3 基于行车大数据商圈建设应用举例 | 第62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第64页 |
| 5.2 进一步研究 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 | 第69页 |
