面向轨迹流的聚类与异常检测技术研究
| 摘要 | 第5-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 研究背景 | 第20-24页 |
| 1.2 面临的挑战与研究内容 | 第24-28页 |
| 1.2.1 面临的挑战 | 第24-26页 |
| 1.2.2 本文研究内容 | 第26-28页 |
| 1.3 本文主要贡献 | 第28-29页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第29-32页 |
| 第二章 背景知识及研究现状 | 第32-42页 |
| 2.1 背景知识 | 第32-33页 |
| 2.2 轨迹的相似性度量 | 第33-35页 |
| 2.3 轨迹流的聚类分析 | 第35-37页 |
| 2.4 轨迹流的异常检测 | 第37-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 面向轨迹流的聚类分析 | 第42-68页 |
| 3.1 背景介绍 | 第42-44页 |
| 3.2 问题定义 | 第44-52页 |
| 3.3 基于滑动窗口模型的轨迹流聚类框架 | 第52-60页 |
| 3.3.1 基于轨迹线段的微聚类 | 第53-58页 |
| 3.3.2 基于微簇集的宏聚类 | 第58-59页 |
| 3.3.3 时空复杂性分析 | 第59-60页 |
| 3.4 实验分析 | 第60-67页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第60-61页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第61-67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 面向分布式轨迹流的在线聚类分析 | 第68-90页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 问题定义 | 第69-74页 |
| 4.3 面向分布式轨迹流的在线聚类框架 | 第74-80页 |
| 4.3.1 远程节点的局部轨迹流聚类 | 第75-78页 |
| 4.3.2 协调者节点的全局轨迹流聚类 | 第78页 |
| 4.3.3 时间开销分析 | 第78-79页 |
| 4.3.4 优化策略 | 第79-80页 |
| 4.4 实验分析 | 第80-88页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第80-81页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第81-85页 |
| 4.4.3 应用案例:实时交通状况评估 | 第85-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 基于特征分组机制的轨迹流异常检测 | 第90-124页 |
| 5.1 引言 | 第90-94页 |
| 5.2 问题定义 | 第94-101页 |
| 5.2.1 基于特征分组机制的异常检测问题示例 | 第99-101页 |
| 5.3 基于特征分组机制的在线轨迹流异常检测框架 | 第101-111页 |
| 5.3.1 轨迹简化 | 第101-104页 |
| 5.3.2 TODS算法 | 第104-106页 |
| 5.3.3 时间复杂性分析 | 第106-107页 |
| 5.3.4 OTODS算法 | 第107-111页 |
| 5.4 实验分析 | 第111-123页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第111-112页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第112-123页 |
| 5.5 本章小结 | 第123-124页 |
| 第六章 面向分布式轨迹流的在线异常检测 | 第124-142页 |
| 6.1 引言 | 第124-126页 |
| 6.2 问题定义 | 第126-130页 |
| 6.3 分布式轨迹流的异常检测框架 | 第130-135页 |
| 6.3.1 远程节点的异常检测 | 第131-133页 |
| 6.3.2 协调者节点的异常检测 | 第133-134页 |
| 6.3.3 时间复杂性分析 | 第134-135页 |
| 6.4 实验分析 | 第135-141页 |
| 6.4.1 实验设置 | 第135-136页 |
| 6.4.2 实验结果与分析 | 第136-141页 |
| 6.5 本章小结 | 第141-142页 |
| 第七章 总结与展望 | 第142-148页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第142-144页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第144-148页 |
| 参考文献 | 第148-160页 |
| 致谢 | 第160-162页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第162-163页 |
