| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第12-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 时空轨迹数据挖掘相关研究综述 | 第17-22页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第17-22页 |
| 2.2.1 时空轨迹挖掘主要研究内容 | 第17-20页 |
| 2.2.2 时空轨迹挖掘主要应用 | 第20-21页 |
| 2.2.3 时空轨迹挖掘领域当前所面临的主要问题 | 第21-22页 |
| 第3章 时空轨迹数据的预处理 | 第22-30页 |
| 3.1 数据来源及描述 | 第22-25页 |
| 3.2 数据清洗与存储 | 第25-26页 |
| 3.3 时空轨迹压缩与地图匹配 | 第26-27页 |
| 3.4 时空轨迹分割与表达 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于时空轨迹信息的机动车驾驶人画像与分析 | 第30-65页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 用户画像的概念 | 第30-31页 |
| 4.3 机动车驾驶人画像概述 | 第31-34页 |
| 4.3.1 机动车驾驶人画像定义 | 第31页 |
| 4.3.2 机动车驾驶人画像特性 | 第31-32页 |
| 4.3.3 机动车驾驶人画像建模与分析 | 第32-34页 |
| 4.4 驾驶人出行特性画像 | 第34-40页 |
| 4.5 驾驶人购物特性画像 | 第40-42页 |
| 4.6 时空轨迹的相似性计算 | 第42-48页 |
| 4.6.1 不同日期行程的相似度 | 第45-46页 |
| 4.6.2 工作日期间行程的相似度 | 第46-47页 |
| 4.6.3 周末所走行程的相似度 | 第47-48页 |
| 4.7 出行距离群体画像 | 第48-53页 |
| 4.7.1 整体出行情况分析 | 第48-49页 |
| 4.7.2 机动车平均每天出行距离分析 | 第49-50页 |
| 4.7.3 不同区域出行距离特征分析 | 第50-52页 |
| 4.7.4 工作日和周末出行距离特征分析 | 第52-53页 |
| 4.8 基于时空轨迹信息的道路画像 | 第53-57页 |
| 4.8.1 道路速度画像 | 第53-54页 |
| 4.8.2 道路加速度画像 | 第54-57页 |
| 4.9 基于云模型的机动车驾驶人驾驶行为特性分析 | 第57-64页 |
| 4.9.1 汽车驾驶模式的评价体系 | 第58页 |
| 4.9.2 汽车驾驶模式的等级划分 | 第58页 |
| 4.9.3 汽车驾驶模式的评价模型 | 第58-60页 |
| 4.9.4 基于云模型的驾驶模式综合评价方法 | 第60-63页 |
| 4.9.5 实验结果 | 第63-64页 |
| 4.10 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 基于社交网络兴趣点和海量机动车时空轨迹信息的充电桩推荐选址 | 第65-94页 |
| 5.1 引言 | 第65-66页 |
| 5.2 北京电动汽车充电桩建设需求用户调查 | 第66-72页 |
| 5.2.1 调查对象和调查目的 | 第66页 |
| 5.2.2 调查结果与分析 | 第66-71页 |
| 5.2.3 调查结论 | 第71-72页 |
| 5.3 充电桩推荐选址模型 | 第72-74页 |
| 5.4 改进的基于密度的聚类方法 | 第74-79页 |
| 5.4.1 基于密度的聚类算法概述 | 第74页 |
| 5.4.2 DBSCAN算法及其优缺点 | 第74-76页 |
| 5.4.3 W-DBSCAN，一种改进DBSCAN聚类算法 | 第76-79页 |
| 5.5 实验及分析 | 第79-93页 |
| 5.5.1 社交网络ROI发现 | 第79-83页 |
| 5.5.2 轨迹停留点 | 第83-85页 |
| 5.5.3 城市路网分区 | 第85-87页 |
| 5.5.4 基于W-DBSCAN的选址结果 | 第87-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 研究总结 | 第94-95页 |
| 6.2 研究展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第107-108页 |