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基于Flink的实时轨迹运动模式检测

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 研究目标第13-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第2章 相关工作研究现状及分析第17-23页
    2.1 流处理平台的现状及发展第17-19页
        2.1.1 开源流处理平台介绍第17-18页
        2.1.2 各平台对比分析第18-19页
    2.2 离线轨迹数据研究第19-20页
    2.3 实时轨迹数据研究第20页
    2.4 轨迹运动模式检测第20-22页
        2.4.1 集中式轨迹运动模式检测第21页
        2.4.2 分布式轨迹运动模式检测第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 问题陈述第23-28页
    3.1 轨迹数据定义第23-25页
    3.2 运动模式定义第25-26页
    3.3 实时模式检测定义第26-27页
    3.4 本章小结第27-28页
第4章 算法描述第28-34页
    4.1 Flink编程模型第28-30页
        4.1.1 数据流(Data flow)第28页
        4.1.2 并行计算第28-29页
        4.1.3 有状态的操作(stateful operation)第29-30页
    4.2 实时检测算法ICPE第30-33页
    4.3 本章小结第33-34页
第5章 实时移动对象聚类第34-44页
    5.1 分布式空间索引第34-36页
        5.1.1 基于网格的空间索引第35-36页
        5.1.2 基于R树的局部索引第36页
    5.2 实时范围查询第36-40页
        5.2.1 问题定义第36-38页
        5.2.2 算法描述第38-40页
    5.3 实时移动对象聚类第40-42页
        5.3.1 问题定义第40-41页
        5.3.2 算法描述第41-42页
    5.4 本章小结第42-44页
第6章 实时轨迹运动模式枚举第44-52页
    6.1 问题定义第44-45页
    6.2 算法描述第45-51页
        6.2.1 星形划分第46-48页
        6.2.2 模式枚举第48-51页
    6.3 本章小结第51-52页
第7章 实验结果与分析第52-62页
    7.1 实验设置第52-53页
    7.2 分布式索引性能评估第53-55页
        7.2.1 数据规模对索引性能的影响第53-54页
        7.2.2 并行度对索引性能的影响第54-55页
        7.2.3 索引参数评估第55页
    7.3 算法总体性能评估第55-61页
        7.3.1 数据规模对算法性能的影响第56页
        7.3.2 并行度对算法性能的影响第56-57页
        7.3.3 运动模式参数评估第57-60页
        7.3.4 候选集剪枝效率第60-61页
    7.4 本章小结第61-62页
第8章 总结与展望第62-64页
    8.1 本文完成的主要研究工作第62页
    8.2 本文主要的创新点第62-63页
    8.3 进一步的研究工作第63-64页
参考文献第64-69页
致谢第69页

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