| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 论文背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展态势 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要贡献与创新 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第14-23页 |
| 2.1 Android开发技术 | 第14-16页 |
| 2.1.1 Android系统的基本组件 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Android多线程技术 | 第15-16页 |
| 2.2 Servlet技术 | 第16-17页 |
| 2.2.1 Servlet定义 | 第16页 |
| 2.2.2 Servlet功能 | 第16-17页 |
| 2.2.3 Servlet生命周期 | 第17页 |
| 2.3 停留点识别技术 | 第17-19页 |
| 2.3.1 基于时间和距离阈值的识别方法 | 第18页 |
| 2.3.2 基于聚类的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 其他方法 | 第19页 |
| 2.4 位置预测技术 | 第19-22页 |
| 2.4.1 线性回归预测模型 | 第19-20页 |
| 2.4.2 基于神经网络的位置预测 | 第20页 |
| 2.4.3 基于Markov模型的位置预测 | 第20-21页 |
| 2.4.4 基于频繁模式的位置预测 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于位置的数据采集分析系统研究与设计 | 第23-37页 |
| 3.1 基于Android的终端数据采集子系统总体设计 | 第23-24页 |
| 3.2 客户端设计与实现 | 第24-33页 |
| 3.2.1 基本操作模块 | 第24-26页 |
| 3.2.2 定位模块 | 第26-28页 |
| 3.2.3 轨迹记录模块 | 第28-30页 |
| 3.2.4 本地存储模块 | 第30-31页 |
| 3.2.5 历史轨迹模块 | 第31-32页 |
| 3.2.6 数据上传模块 | 第32-33页 |
| 3.3 服务器端子系统 | 第33-36页 |
| 3.3.1 Web服务器 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于Web GIS的系统实现 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于聚类-时间划分停留点识别 | 第37-50页 |
| 4.1 漂移数据识别与处理 | 第37-38页 |
| 4.2 相关概念 | 第38-39页 |
| 4.3 停留点提取 | 第39-42页 |
| 4.3.1 DBSCAN算法 | 第39-41页 |
| 4.3.2 聚类获取停留点区域 | 第41-42页 |
| 4.4 时间层划分聚类结果 | 第42-45页 |
| 4.5 实验分析 | 第45-49页 |
| 4.6 本章小节 | 第49-50页 |
| 第五章 基于混合多步Markov模型的位置预测 | 第50-66页 |
| 5.1 模块框架 | 第50-54页 |
| 5.2 混合多步Markov模型 | 第54-55页 |
| 5.3 建立混合多步Markov模型 | 第55-60页 |
| 5.3.1 用户转移矩阵 | 第55-56页 |
| 5.3.2 遗传算法确定权重 | 第56-60页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第60-65页 |
| 5.4.1 实验框架 | 第61-62页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文总结 | 第66页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第72-73页 |