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融合复合特征的移动轨迹预测方法的研究与实现

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

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