| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 轨迹模式挖掘的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 车辆轨迹预测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文组织 | 第12-14页 |
| 第二章 相关知识及约定 | 第14-24页 |
| 2.1 轨迹模式挖掘 | 第14-15页 |
| 2.1.1 轨迹频繁模式 | 第14-15页 |
| 2.1.2 轨迹预测 | 第15页 |
| 2.2 FP-Growth算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 相关定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 算法描述 | 第16-19页 |
| 2.3 Hadoop简介 | 第19-23页 |
| 2.3.1 Hadoop开源平台 | 第19-20页 |
| 2.3.2 HDFS分布式文件系统 | 第20-21页 |
| 2.3.3 Map-Reduce编程模式 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于FP-Growth算法的轨迹模式挖掘算法Pro-FPG | 第24-31页 |
| 3.1 Pro-FPG算法的基本思想 | 第24页 |
| 3.2 基于支持度计数的改进策略 | 第24-27页 |
| 3.3 基于非频繁项剪枝的改进策略 | 第27-28页 |
| 3.4 实验及性能分析 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于Hadoop平台Pro-FPG算法的并行化算法MR-FPG | 第31-40页 |
| 4.1 MR-FPG算法的基本思想 | 第31-33页 |
| 4.2 算法描述 | 第33-36页 |
| 4.3 实验及性能分析 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于MR-FPG算法的车辆轨迹预测 | 第40-44页 |
| 5.1 车辆轨迹预测 | 第40-41页 |
| 5.2 车辆轨迹预测描述 | 第41-43页 |
| 5.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |