基于移动通信数据信息挖掘技术的研究与应用--历史轨迹数据中的用户行为分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 空时数据挖掘相关技术概述 | 第14-18页 |
| 2.1 大数据处理关键技术 | 第14-15页 |
| 2.2 轨迹数据挖掘 | 第15-17页 |
| 2.2.1 模式挖掘 | 第15-16页 |
| 2.2.2 聚类 | 第16页 |
| 2.2.3 分类 | 第16页 |
| 2.2.4 轨迹压缩 | 第16-17页 |
| 2.2.5 存储系统 | 第17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 移动用户轨迹相似度以及推荐算法的研究 | 第18-37页 |
| 3.1 数据预处理及轨迹语义化表达 | 第18-20页 |
| 3.2 停留点检测算法 | 第20-23页 |
| 3.3 基于图分层的相似度测量算法(HGSM) | 第23-28页 |
| 3.3.1 历史地位置挖掘 | 第23-24页 |
| 3.3.2 序列匹配 | 第24-25页 |
| 3.3.3 相似序列匹配 | 第25-27页 |
| 3.3.4 相似度测量 | 第27-28页 |
| 3.4 推荐算法 | 第28-36页 |
| 3.4.1 协同过滤算法 | 第29-34页 |
| 3.4.2 位置发现 | 第34页 |
| 3.4.3 基于轨迹相似度的协同过滤算法 | 第34-35页 |
| 3.4.4 位置理解 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 系统实现 | 第37-54页 |
| 4.1 模块详解 | 第37页 |
| 4.2 历史轨迹表示模块 | 第37-41页 |
| 4.2.1 用户相似度挖掘模块 | 第38-39页 |
| 4.2.2 位置推荐模块 | 第39-41页 |
| 4.3 系统设计 | 第41-49页 |
| 4.3.1 平台搭建 | 第42-46页 |
| 4.3.2 平台测试 | 第46-49页 |
| 4.4 结果验证 | 第49-53页 |
| 4.4.1 结果评估 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
