空间到达—离开数据中异常聚簇查询算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第11-15页 |
| 1.1.1 时空数据 | 第11页 |
| 1.1.2 时空数据查询与挖掘技术 | 第11-13页 |
| 1.1.3 时空数据查询与挖掘应用现状 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.1 移动对象聚集模式发现 | 第15页 |
| 1.2.2 时空数据异常监测 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 主要研究挑战 | 第17-19页 |
| 1.3.3 主要研究方法 | 第19页 |
| 1.3.4 本文主要贡献 | 第19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 时空数据聚类相关技术 | 第21-29页 |
| 2.1 时空聚类 | 第21-23页 |
| 2.1.1 划分聚类方法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 层次聚类方法 | 第22-23页 |
| 2.1.3 基于密度的聚类方法 | 第23页 |
| 2.1.4 聚类结果评价 | 第23页 |
| 2.2 孤立点检测 | 第23-24页 |
| 2.3 聚簇之间相似度计算 | 第24-27页 |
| 2.3.1 最小距离度量 | 第25页 |
| 2.3.2 最大距离度量 | 第25-26页 |
| 2.3.3 组平均距离度量 | 第26-27页 |
| 2.3.4 中心距离度量 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 到达-离开聚簇相关定义 | 第29-35页 |
| 3.1 到达-离开数据聚类 | 第29-30页 |
| 3.2 对象相似度 | 第30页 |
| 3.3 到达-离开聚簇相似度及异常度 | 第30-32页 |
| 3.3.1 二分图匹配问题 | 第31页 |
| 3.3.2 聚簇相似度及异常度 | 第31-32页 |
| 3.4 Top-k到达-离开异常聚簇查询 | 第32-33页 |
| 3.5 到达离开聚簇对应关系 | 第33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 到达-离开异常聚簇查询算法 | 第35-49页 |
| 4.1 到达离开数据聚类 | 第35-40页 |
| 4.1.1 包含时间约束的时空聚类算法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 区域敏感的时空聚类算法 | 第36-40页 |
| 4.2 异常聚簇查询算法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 基本的两阶段算法 | 第40页 |
| 4.2.2 优化的两阶段算法 | 第40-43页 |
| 4.2.3 动态建图匹配算法 | 第43-45页 |
| 4.2.4 算法效率比较 | 第45页 |
| 4.3 到达离开聚簇匹配算法 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 实验分析 | 第49-63页 |
| 5.1 数据预处理 | 第49-53页 |
| 5.1.1 原始数据集 | 第49-50页 |
| 5.1.2 到达-离开数据周期划分 | 第50-51页 |
| 5.1.3 到达-离开数据获取 | 第51-53页 |
| 5.2 实验设计 | 第53-54页 |
| 5.3 算法效率分析 | 第54-57页 |
| 5.4 查询结果分析 | 第57-61页 |
| 5.4.1 聚簇结果分析 | 第57-58页 |
| 5.4.2 异常聚簇结果分析 | 第58-59页 |
| 5.4.3 到达离开聚簇对应关系结果分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
