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移动用户轨迹与行为模式挖掘方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
ACKNOWLEDGMENTS第9-10页
DEDICATION第10-11页
TABLE OF CONTENTS第11-14页
LIST OF TABLES第14-15页
LIST OF FIGURES第15-17页
LIST OF ALGORITHMS第17-18页
Chapter1: INTRODUCTION第18-28页
   ·Introduction第18-28页
     ·Location recording methods第19-20页
     ·Overview of GSM network architecture第20-23页
     ·Reality mining dataset and context logging第23-25页
     ·Main contribution and organization of thesis第25-28页
Chapter2: RELATED WORK第28-36页
   ·Location information recording第28-30页
   ·Location aware applications第30-31页
   ·Algorithms and techniques used for mobility prediction第31-32页
   ·Proposed framework第32-34页
     ·Coordinate extraction through CGI header第33页
     ·Spatial outliers detection and retrieval of missing values第33页
     ·Cell oscillation removal第33页
     ·Extraction of stay points第33-34页
     ·User profile building and similarity measurement第34页
   ·Published work and contribution第34-36页
Chapter3: PRECISE LOCATION ACQUISITION oF MOBILITYDATA第36-54页
   ·Issues related to mobility data第36-38页
     ·Location coordinate retrieval through CGI header第36页
     ·Open Cell-ID databases第36-37页
     ·Spatial outliers in data第37页
     ·Missing values第37-38页
   ·Proposed methodology towards the issues第38-44页
     ·Use of Google location API's for coordinate retrieval第38-39页
     ·Use of semantic tag information第39-42页
     ·Use of GSM network information for spatial outliers removal第42-44页
   ·Experiments and results第44-52页
     ·Importance of semantically tagged locations第44-45页
     ·Location coordinate retrieval through Google location API第45-47页
     ·Spatial outliers removal第47-52页
   ·Chapter conclusion第52-54页
Chapter4: CELL OSCILLATION RESOLUTION AND EXTRACTIONOF STAY POINTS第54-74页
   ·Issues related to cell oscillation phenomena第54-58页
     ·GSM Cells handovers第54-55页
     ·Overlapping area第55-56页
     ·User movement information第56-58页
   ·Solutions towards the cell oscillation phenomena and place discovery第58-66页
     ·Cell oscillation resolution第59-60页
     ·Extraction of stay points第60-65页
     ·Mobility habit mining第65-66页
   ·Experiments and results第66-71页
     ·Time threshold criteria第66-67页
     ·Significant place appearance第67-68页
     ·User's visit history analysis over days第68-69页
     ·User's trajectory analysis over stay points第69-70页
     ·Stay point extraction comparison with tagged locations第70-71页
   ·Chapter conclusion第71-74页
Chapter5: MOBILITY PROFILE BUILDING AND USERSIMILARITY MEASURE第74-96页
   ·Issues related to mobilily profiling第74-77页
     ·Extraction of location information from partial CGI header第75-76页
     ·Removal of spatial outliers第76页
     ·Missing values retrieval第76页
     ·Cell oscillation resolution第76-77页
     ·Stay points extraction第77页
     ·Pattern extraction第77页
     ·Pattern matching and user's similarity measure第77页
   ·Proposed methodology for mobility profiling第77-87页
     ·Location coordinate extraction,outlier removal and missing values retrieval第78页
     ·Cell oscillation resolution and extraction of stay points第78-79页
     ·Actual mobility profile building第79-87页
       ·Sub-sequence clustering in mobility data第82-83页
       ·Time stamping or fingerprinting第83-84页
       ·Mobility pattern extraction thorough potential stay points第84页
       ·Similarity measurement第84-87页
   ·Dataset第87页
   ·Experiments and results第87-93页
     ·Location coordinate extraction,spatial outlier removal and missing valuesretrieval第87-88页
     ·Importance of semantic tags第88-89页
     ·Cell oscillation resolution and discovery of stay points第89-90页
     ·Discovery of mobility patterns第90-91页
     ·User similarity measurement第91-93页
   ·Chapter conclusion第93-96页
CONCLUSION第96-100页
   ·Milestones achieved第96-97页
   ·Future work directions第97-98页
   ·Closing remarks第98-100页
REFERENCES第100-108页
LIST OF PUBLICATIONS第108页

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