| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 本文的研究内容及面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 背景知识与相关工作 | 第16-28页 |
| 2.1 移动对象数据挖掘的相关工作 | 第16-18页 |
| 2.1.1 移动对象数据挖掘相关的方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 移动对象索引技术 | 第17页 |
| 2.1.3 移动对象模式发现技术 | 第17-18页 |
| 2.2 Convoy查询相关技术 | 第18-25页 |
| 2.2.1 Convoy查询定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 CMC算法 | 第19-22页 |
| 2.2.3 CuTS算法 | 第22-25页 |
| 2.3 Why-not问题相关研究 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 问题定义与分析 | 第28-32页 |
| 3.1 Convoy查询中的Why-not问题定义 | 第28页 |
| 3.2 DBSCAN聚类算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 DBSCAN算法相关定义 | 第29页 |
| 3.2.2 DBSCAN算法执行过程 | 第29-30页 |
| 3.2.3 DBSCAN算法分析 | 第30-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 影响DBSCAN聚类结果的因素 | 第32-42页 |
| 4.1 初始聚类顺序 | 第32-34页 |
| 4.1.1 DBSCN聚类算法中聚类顺序对聚类结果的影响 | 第32-33页 |
| 4.1.2 确定初始聚类顺序对聚类对象P_m的影响 | 第33-34页 |
| 4.2 聚类参数——密度阈值MinPts | 第34-38页 |
| 4.2.1 密度阈值MinPts对聚类结果的影响 | 第34-36页 |
| 4.2.2 修改阈值参数MinPts使得聚类对象P_m属于某聚类C | 第36-38页 |
| 4.3 聚类参数—距离阈值Eps | 第38-40页 |
| 4.3.1 距离阈值Eps对DBSCAN聚类结果的影响 | 第38-39页 |
| 4.3.2 修改距离参数Eps使得聚类对象P_m属于某聚类C | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 解释Convoy查询中的Why-not问题 | 第42-56页 |
| 5.1 框架概述 | 第42-43页 |
| 5.2 修改连续时间k算法 | 第43-46页 |
| 5.2.1 连续时间k对why-not问题的影响 | 第43-44页 |
| 5.2.2 修改连续时间k算法 | 第44-46页 |
| 5.3 修改密度阈值MinPts算法 | 第46-52页 |
| 5.3.1 密度阈值MinPts对convoy查询结果的影响 | 第46-48页 |
| 5.3.2 确定造成缺失convoy时刻点 | 第48-49页 |
| 5.3.3 修改密度阈值MinPts'算法 | 第49-52页 |
| 5.4 修改距离阈值Eps算法 | 第52-55页 |
| 5.4.1 距离阈值Eps对convoy查询结果的影响 | 第52-53页 |
| 5.4.2 修改距离阈值Eps算法 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 实验与分析 | 第56-64页 |
| 6.1 实验设置 | 第56-57页 |
| 6.2 修改连续时间k算法的实验与分析 | 第57-58页 |
| 6.3 修改密度阈值MinPts算法的实验与分析 | 第58-60页 |
| 6.4 修改距离Eps算法的实验与分析 | 第60-62页 |
| 6.5 算法性能对比分析 | 第62-63页 |
| 6.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第7章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 本文总结 | 第64-65页 |
| 7.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
