基于VGI的旅游信息挖掘与推荐关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·自发地理信息研究现状 | 第12-14页 |
| ·旅游信息挖掘与推荐研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16-17页 |
| ·论文章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论知识与关键技术 | 第18-29页 |
| ·VGI的相关概述 | 第18-22页 |
| ·VGI 项目发展历程 | 第18-20页 |
| ·VGI 数据分类 | 第20-21页 |
| ·VGI 数据特点 | 第21-22页 |
| ·空间数据挖掘技术 | 第22-26页 |
| ·空间数据复杂性 | 第22页 |
| ·空间数据挖概念 | 第22-24页 |
| ·时空数据挖掘技术 | 第24-25页 |
| ·轨迹数据挖掘技术 | 第25-26页 |
| ·个性化推荐技术 | 第26-27页 |
| ·个性化推荐技术简介 | 第26页 |
| ·个性化推荐技术分类 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于VGI的旅游景点挖掘 | 第29-45页 |
| ·研究区域与数据预处理 | 第29-34页 |
| ·研究区域概况 | 第29-30页 |
| ·数据采集与处理 | 第30-34页 |
| ·相关概念与定义 | 第34页 |
| ·旅游景点挖掘 | 第34-42页 |
| ·k-means 算法 | 第35-36页 |
| ·DBSCAN 算法 | 第36-39页 |
| ·两种算法对比 | 第39-40页 |
| ·DBSCAN 算法改进 | 第40-42页 |
| ·实验分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于VGI的旅行路线挖掘 | 第45-57页 |
| ·相关概念与定义 | 第45-47页 |
| ·旅行路线挖掘 | 第47-54页 |
| ·相片停留时间估计 | 第49-50页 |
| ·路线联合算法 | 第50-52页 |
| ·候选路线检索 | 第52-54页 |
| ·实验分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于VGI的旅游信息推荐系统实现 | 第57-74页 |
| ·系统环境介绍 | 第57-59页 |
| ·osmdroid 地图引擎 | 第57页 |
| ·Web Service 技术 | 第57-58页 |
| ·Android 调用 Web Service | 第58-59页 |
| ·系统实现原理 | 第59-61页 |
| ·用户信息的获取 | 第59-60页 |
| ·用户个性化特征的表达 | 第60-61页 |
| ·系统实现目标 | 第61-62页 |
| ·系统总体设计 | 第62-66页 |
| ·系统总体框架设计 | 第62-63页 |
| ·系统数据库设计 | 第63-65页 |
| ·系统功能设计 | 第65-66页 |
| ·系统功能实现 | 第66-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 结论与展望 | 第74-77页 |
| ·总结与创新 | 第74-75页 |
| ·不足与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 个人简历 | 第81页 |
| 论文发表于研究结果 | 第81-82页 |
