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轨迹数据分析与挖掘关键技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 选题背景与研究动机第9-14页
        1.1.1 车辆轨迹分析与挖掘第10-12页
        1.1.2 用户轨迹分析与挖掘第12-13页
        1.1.3 轨迹匹配技术第13-14页
    1.2 主要研究内容和贡献第14-16页
    1.3 章节安排第16-17页
第2章 基于相似度连接的轨迹分析第17-50页
    2.1 问题描述第17-23页
        2.1.1 问题定义第17-20页
        2.1.2 相关工作第20-23页
    2.2 基于签名的轨迹相似度连接算法第23-32页
        2.2.1 基于网格的轨迹签名第23-28页
        2.2.2 阈值感知的轨迹签名第28-29页
        2.2.3 基于签名的轨迹相似度连接算法框架第29-32页
    2.3 候选集过滤策略第32-36页
        2.3.1 基于上下文的候选集选取策略第33-35页
        2.3.2 基于代价的候选集选取策略第35-36页
    2.4 候选集验证策略第36-43页
        2.4.1 基于签名的候选集验证策略第36-38页
        2.4.2 基于扩展的候选集验证策略第38-39页
        2.4.3 基于上下界的候选集验证策略第39-43页
    2.5 实验验证第43-49页
        2.5.1 实验设置第43页
        2.5.2 评测过滤技术第43-46页
        2.5.3 评测验证技术第46-47页
        2.5.4 与现有算法的对比第47-49页
    2.6 本章小结第49-50页
第3章 基于微博的轨迹发现第50-78页
    3.1 问题描述第50-55页
        3.1.1 问题定义第50-54页
        3.1.2 相关工作第54-55页
    3.2 基于微博的轨迹发现算法框架第55-56页
    3.3 微博位置提取第56-61页
        3.3.1 微博位置提取的精确算法第56-59页
        3.3.2 微博位置提取的模糊算法第59-61页
    3.4 用户位置聚合第61-67页
        3.4.1 使用位置索引树同一层节点识别用户top-k位置第61-64页
        3.4.2 使用位置索引树不同层节点识别用户top-k位置第64-67页
    3.5 微博位置优化第67-69页
        3.5.1 位置优化模型第67-68页
        3.5.2 位置优化算法第68-69页
    3.6 支持更新第69-70页
        3.6.1 微博更新第69-70页
        3.6.2 位置索引树更新第70页
    3.7 实验验证第70-76页
        3.7.1 实验设置第70-71页
        3.7.2 评测轨迹发现的质量第71-73页
        3.7.3 评测算法的效率第73-74页
        3.7.4 与现有算法的对比第74-75页
        3.7.5 评测算法的可扩展性第75页
        3.7.6 评测算法对更新的支持第75-76页
    3.8 本章小结第76-78页
第4章 资源利用最大化的轨迹匹配第78-111页
    4.1 问题描述第78-84页
        4.1.1 问题定义第78-83页
        4.1.2 相关工作第83-84页
    4.2 基于连接的轨迹匹配问题的精确算法第84-90页
        4.2.1 无效“司机-乘客”元组的剪枝第85-87页
        4.2.2 精确算法框架第87-90页
    4.3 基于连接的轨迹匹配问题的近似算法第90-96页
        4.3.1 近似算法框架第90-93页
        4.3.2 上下界估值第93-96页
    4.4 基于搜索的轨迹匹配问题的精确算法第96-101页
        4.4.1 基于扩展的精确算法第96-98页
        4.4.2 最优者最先的精确算法第98-101页
    4.5 实验验证第101-110页
        4.5.1 实验设置第101-102页
        4.5.2 评测基于连接的轨迹匹配问题算法第102-107页
        4.5.3 评测基于搜索的轨迹匹配问题算法第107-110页
    4.6 本章小结第110-111页
第5章 总结与展望第111-113页
    5.1 论文主要研究工作总结第111-112页
    5.2 进一步研究工作及展望第112-113页
参考文献第113-121页
致谢第121-123页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第123页

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