移动对象轨迹数据挖掘方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| Extended Abstract | 第10-13页 |
| 目录 | 第13-17页 |
| 图清单 | 第17-21页 |
| 表清单 | 第21-22页 |
| 1 绪论 | 第22-32页 |
| ·背景及意义 | 第22-26页 |
| ·技术路线及研究内容 | 第26-30页 |
| ·文本组织结构 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 2 移动对象轨迹数据挖掘相关技术 | 第32-44页 |
| ·移动对象数据挖掘的相关技术 | 第32-34页 |
| ·国内外研究现状 | 第34-38页 |
| ·本课题相关的移动对象数据挖掘工作 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 3 移动对象轨迹数据挖掘系统框架 | 第44-60页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·移动对象轨迹数据挖掘系统框架的提出 | 第44-45页 |
| ·移动对象轨迹数据挖掘系统框架 | 第45-52页 |
| ·移动对象轨迹数据挖掘的关键技术 | 第52-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于结构特征的移动对象轨迹数据聚类分析 | 第60-80页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·轨迹的划分方法 | 第61-63页 |
| ·轨迹结构特征与结构相似度计算 | 第63-67页 |
| ·索引树的构建 | 第67-71页 |
| ·基于结构特征的轨迹片段聚类算法 | 第71-73页 |
| ·实验及分析 | 第73-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 5 基于协同过滤的移动对象兴趣活动发现 | 第80-106页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·问题的提出 | 第81-83页 |
| ·移动对象活动热点区域发现 | 第83-90页 |
| ·移动对象兴趣活动及路径发现 | 第90-100页 |
| ·实验及分析 | 第100-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 6 基于多粒度的移动对象周期活动发现 | 第106-128页 |
| ·引言 | 第106-108页 |
| ·周期活动发现的相关定义 | 第108-110页 |
| ·多粒度对象活动发现 | 第110-117页 |
| ·移动对象周期活动的发现 | 第117-122页 |
| ·实验及分析 | 第122-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 7 原型系统的设计与领域应用 | 第128-144页 |
| ·引言 | 第128页 |
| ·系统结构设计 | 第128-130页 |
| ·系统主要模块的构建 | 第130-134页 |
| ·原型系统的开发与实现 | 第134-138页 |
| ·原型系统在煤矿领域中的启发式应用 | 第138-141页 |
| ·原型系统的应用成果展示 | 第141-143页 |
| ·本章小结 | 第143-144页 |
| 8 结论与未来展望 | 第144-148页 |
| ·主要研究成果 | 第144-145页 |
| ·进一步研究的工作 | 第145-148页 |
| 参考文献 | 第148-162页 |
| 作者简历 | 第162-165页 |
| 学位论文数据集 | 第165页 |
