| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究的主要内容和方法 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第15-17页 |
| 第2章 相关基础理论 | 第17-25页 |
| 2.1 大数据理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 大数据的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 大数据的特点 | 第18页 |
| 2.1.3 大数据的处理流程 | 第18-19页 |
| 2.1.4 大数据的主要技术 | 第19-20页 |
| 2.2 个性化信息服务理论 | 第20-22页 |
| 2.2.1 个性化信息服务的概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 个性化信息服务的特征 | 第21页 |
| 2.2.3 个性化信息服务理论 | 第21-22页 |
| 2.3 个性化信息服务平台 | 第22-25页 |
| 第3章 大数据环境下车联网用户信息行为的影响因素分析 | 第25-45页 |
| 3.1 大数据环境下车联网用户信息行为及其研究意义 | 第25-29页 |
| 3.1.1 车联网用户信息行为 | 第25-26页 |
| 3.1.2 车联网用户的决策过程 | 第26-28页 |
| 3.1.3 车联网用户信息行为的研究意义 | 第28-29页 |
| 3.2 大数据环境下车联网用户信息行为影响因素的理论模型 | 第29-35页 |
| 3.2.1 大数据环境下车联网用户信息行为影响因素的理论模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 研究假设 | 第30-33页 |
| 3.2.3 调查问卷设计的与构成 | 第33-35页 |
| 3.3 大数据环境下车联网用户信息行为影响因素的实证分析 | 第35-43页 |
| 3.3.1 数据收集 | 第35页 |
| 3.3.2 样本分析 | 第35-36页 |
| 3.3.3 样本的信度分析和效度分析 | 第36-38页 |
| 3.3.4 结构方程的检验与修正 | 第38-43页 |
| 3.4 结论 | 第43-45页 |
| 第4章 大数据环境下车联网个性化信息服务模式 | 第45-55页 |
| 4.1 大数据环境下车联网个性化信息服务的概念和意义 | 第45-47页 |
| 4.1.1 车联网个性化信息服务的概念 | 第45页 |
| 4.1.2 车联网个性化信息服务的特点 | 第45-46页 |
| 4.1.3 车联网个性化信息服务的意义 | 第46-47页 |
| 4.2 大数据环境下车联网个性化信息服务模式的构建思路 | 第47-48页 |
| 4.3 大数据环境下车联网个性化信息服务主客体和内容 | 第48-50页 |
| 4.3.1 大数据环境下车联网个性化信息服务主体和客体 | 第48-49页 |
| 4.3.2 大数据环境下车联网个性化信息服务内容 | 第49-50页 |
| 4.4 大数据环境下车联网个性化信息服务的具体方式 | 第50-55页 |
| 4.4.1 车况信息服务 | 第50-51页 |
| 4.4.2 交通信息服务 | 第51-52页 |
| 4.4.3 资讯信息服务 | 第52-53页 |
| 4.4.4 兴趣点挖掘信息服务 | 第53-55页 |
| 第5章 大数据环境下车联网个性化信息服务平台 | 第55-63页 |
| 5.1 大数据环境下车联网个性化信息服务平台功能和结构 | 第55-58页 |
| 5.1.1 大数据环境下车联网个性化信息服务平台总体结构 | 第55-56页 |
| 5.1.2 大数据环境下车联网个性化信息服务平台技术构架 | 第56-58页 |
| 5.2 大数据环境下车联网个性化信息服务平台大数据应用框架 | 第58-59页 |
| 5.3 大数据环境下车联网个性化信息服务应用的主要技术 | 第59-63页 |
| 5.3.1 OBD技术 | 第59页 |
| 5.3.2 用户建模技术 | 第59-60页 |
| 5.3.3 射频识别技术 | 第60页 |
| 5.3.4 异构网络融合 | 第60-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
