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异源轨迹链接问题研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 论文研究背景第12-15页
        1.1.1 轨迹数据的产生第12-13页
        1.1.2 轨迹数据的挖掘第13-15页
    1.2 研究问题的提出第15-17页
    1.3 论文的主要研究工作第17-19页
    1.4 论文组织结构第19-20页
    1.5 本章小结第20-22页
第2章 研究背景第22-28页
    2.1 概念和定义第22-23页
    2.2 轨迹链接相关研究综述第23-27页
        2.2.1 轨迹相似度度量综述第23-24页
        2.2.2 轨迹链接研究综述第24-26页
        2.2.3 其他相关研究工作第26-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 二源轨迹链接问题第28-60页
    3.1 引言第28-31页
    3.2 二源轨迹链接相关研究第31-33页
    3.3 二源轨迹链接问题分析第33-34页
        3.3.1 问题定义第33页
        3.3.2 问题的难点第33-34页
        3.3.3 小结第34页
    3.4 二源轨迹链接方法第34-47页
        3.4.1 异源轨迹可链接概率提取第35-47页
        3.4.2 小结第47页
    3.5 实验第47-58页
        3.5.1 实验设置和数据准备第47-50页
        3.5.2 评价指标第50-51页
        3.5.3 对比实验第51-52页
        3.5.4 二源轨迹链接结果分析第52-55页
        3.5.5 异源轨迹可链接概率的有效性展示第55页
        3.5.6 一对一约束推理的有效性展示第55-56页
        3.5.7 不同维度特征的有效性展示第56-58页
        3.5.8 小结第58页
    3.6 本章小结第58-60页
第4章 多源轨迹链接问题第60-92页
    4.1 引言第61-64页
    4.2 多源轨迹链接问题相关研究第64-66页
        4.2.1 基于二源轨迹链接的方法第64-65页
        4.2.2 基于多分类模型的方法第65-66页
    4.3 多源轨迹链接问题分析第66-68页
    4.4 多源轨迹链接方法第68-78页
        4.4.1 基于图的位置点嵌入第70-73页
        4.4.2 轨迹编码器第73-77页
        4.4.3 用户嵌入第77-78页
        4.4.4 轨迹链接方法第78页
        4.4.5 小结第78页
    4.5 实验第78-89页
        4.5.1 实验设置第79-83页
        4.5.2 实验结果第83-85页
        4.5.3 时间消耗对比第85页
        4.5.4 参数学习第85-87页
        4.5.5 位置点嵌入方法的对比第87页
        4.5.6 移动模式的案例分析第87-89页
        4.5.7 小结第89页
    4.6 本章小结第89-92页
第5章 无监督多源轨迹链接问题第92-112页
    5.1 引言第92-94页
    5.2 无监督多源轨迹链接问题相关研究第94-96页
    5.3 无监督多源轨迹链接问题分析第96页
    5.4 无监督多源轨迹链接方法第96-103页
        5.4.1 轨迹自编码器第99-100页
        5.4.2 基于神经网络的聚类第100-103页
        5.4.3 小结第103页
    5.5 实验第103-109页
        5.5.1 实验设置第103-106页
        5.5.2 实验结果第106-107页
        5.5.3 参数学习第107页
        5.5.4 轨迹自编码器的贡献第107-109页
        5.5.5 小结第109页
    5.6 本章小结第109-112页
第6章 总结与展望第112-116页
    6.1 主要工作总结第112-114页
    6.2 主要贡献及创新第114-115页
    6.3 未来工作展望第115-116页
参考文献第116-124页
致谢第124-126页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第126页

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