| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 系统框架与关键技术 | 第15-22页 |
| 2.1 大数据平台框架 | 第15-16页 |
| 2.2 关键技术与方法 | 第16-19页 |
| 2.3 系统整体框架设计 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 数据预处理与城市区域划分 | 第22-37页 |
| 3.1 数据集 | 第22-24页 |
| 3.2 数据预处理 | 第24-30页 |
| 3.3 城市区域划分 | 第30-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 公共交通用户出行分析与可疑卡识别 | 第37-61页 |
| 4.1 公共交通用户出行特征分析 | 第37-45页 |
| 4.2 基于层次聚类的同路线出行用户聚类 | 第45-52页 |
| 4.3 基于公共交通数据的可疑卡识别算法 | 第52-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文主要研究成果与创新点 | 第61-62页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |