摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
缩略语对照 | 第10-14页 |
第一章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
1.3 本文主要工作及创新点 | 第17-18页 |
1.4 论文结构 | 第18-20页 |
第二章 问题形式化描述 | 第20-28页 |
2.1 轨迹预测定义 | 第20-21页 |
2.2 轨迹预测分类 | 第21-22页 |
2.2.1 基于模式的预测方法 | 第21-22页 |
2.2.2 基于描述模型的预测方法 | 第22页 |
2.2.3 基于混合模型的预测方法 | 第22页 |
2.3 关联规则挖掘 | 第22-23页 |
2.4 融合语义特征的用户相似性测量 | 第23-25页 |
2.5 序列模式挖掘 | 第25-26页 |
2.6 本章小结 | 第26-28页 |
第三章 融合语义特征的移动对象轨迹预测方法 | 第28-40页 |
3.1 数据预处理 | 第29-30页 |
3.2 语义模式挖掘 | 第30-33页 |
3.2.1 语义轨迹模式挖掘 | 第30-31页 |
3.2.2 语义轨迹模式树STP-Tree | 第31-33页 |
3.3 相似用户聚类 | 第33-34页 |
3.4 地理模式挖掘 | 第34-35页 |
3.5 位置预测算法 | 第35-38页 |
3.5.1 地理行为得分计算 | 第35-37页 |
3.5.2 语义行为得分计算 | 第37-38页 |
3.6 本章总结 | 第38-40页 |
第四章 融合动态环境的移动对象概率路径预测方法 | 第40-52页 |
4.1 相关概念 | 第41-42页 |
4.2 轨迹网格及更新过程 | 第42-44页 |
4.3 查找过程 | 第44-45页 |
4.4 构建过程和预测过滤 | 第45-50页 |
4.4.1 PF和概率路径预测 | 第45-46页 |
4.4.2 分层方法产生状态 | 第46-48页 |
4.4.3 PF中的函数 | 第48-50页 |
4.4.4 持续自校正预测 | 第50页 |
4.5 本章总结 | 第50-52页 |
第五章 实验结果与分析 | 第52-62页 |
5.1 实验数据集 | 第52-53页 |
5.2 融合语义特征的移动用户轨迹预测方法的实验 | 第53-56页 |
5.2.1 实验评价指标 | 第53-54页 |
5.2.2 参数灵敏性测试 | 第54-55页 |
5.2.3 各种预测策略的比较 | 第55-56页 |
5.2.4 在线预测时间比较 | 第56页 |
5.3 融合动态环境的移动对象概率路径预测方法的实验 | 第56-60页 |
5.3.1 实验评价指标 | 第56页 |
5.3.2 参数灵敏性测试 | 第56-58页 |
5.3.3 预测策略的比较 | 第58-60页 |
5.4 本章总结 | 第60-62页 |
第六章 结束语 | 第62-64页 |
6.1 本文总结 | 第62-63页 |
6.2 未来展望 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
作者简介 | 第69-70页 |