基于GPS数据的用户轨迹相似性分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本论文创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的结构 | 第16-17页 |
| 2 数据采集系统 | 第17-24页 |
| 2.1 系统开发与设计 | 第17-20页 |
| 2.1.1 系统开发分析 | 第17-19页 |
| 2.1.2 系统设计 | 第19-20页 |
| 2.2 系统演示 | 第20-22页 |
| 2.3 数据采集 | 第22-23页 |
| 2.4 数据格式设计 | 第23-24页 |
| 3 特征空间生成技术 | 第24-44页 |
| 3.1 GPS数据特征空间构建 | 第24-26页 |
| 3.2 相关研究介绍 | 第26-32页 |
| 3.2.1 路段特征空间生成方法 | 第26-31页 |
| 3.2.2 路段作为特征总结 | 第31-32页 |
| 3.3 本文数据空间构建方法 | 第32-43页 |
| 3.3.1 相关数据处理 | 第33-37页 |
| 3.3.2 节点作为特征进行特征空间构建 | 第37-39页 |
| 3.3.3 路段作为特征进行特征空间构建 | 第39-40页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第40-43页 |
| 3.4 本章总结 | 第43-44页 |
| 4 用户轨迹相似性分析和目的地预测 | 第44-59页 |
| 4.1 用户轨迹相似性分析 | 第45-46页 |
| 4.2 轨迹聚类算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 轨迹相似性计算 | 第46-48页 |
| 4.2.2 聚类算法 | 第48-49页 |
| 4.2.3 轨迹相似性聚类意义 | 第49-50页 |
| 4.3 用户轨迹相似性评估 | 第50-53页 |
| 4.4 算法实验展示 | 第53-57页 |
| 4.4.1 聚类算法实现与实验 | 第53-56页 |
| 4.4.2 预测效果展示 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 总结 | 第59-61页 |
| 5.1 本文总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历 | 第67页 |
