摘要 | 第10-12页 |
Abstract | 第12-14页 |
第一章 绪论 | 第15-39页 |
1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
1.2 研究对象 | 第17-21页 |
1.2.1 OpenStreetMap概况 | 第17-18页 |
1.2.2 OpenStreetMap的历史沿革与应用实例 | 第18-21页 |
1.3 相关研究现状 | 第21-35页 |
1.3.1 基本思想与理论基础 | 第22-26页 |
1.3.2 维基百科的相关研究 | 第26-28页 |
1.3.3 对数据质量的研究 | 第28-32页 |
1.3.4 对社区与贡献者的研究 | 第32-34页 |
1.3.5 研究现状总结 | 第34-35页 |
1.4 论文研究内容与主要贡献 | 第35-37页 |
1.5 论文组织结构 | 第37-39页 |
第二章 历史数据的时空模型与处理框架 | 第39-59页 |
2.1 时空模型 | 第39-46页 |
2.1.1 OpenStreetMap历史数据模型 | 第39-42页 |
2.1.2 时间的点模型与区间模型 | 第42-43页 |
2.1.3 OpenStreetMap历史数据的时间模型 | 第43-45页 |
2.1.4 时空分段路径 | 第45-46页 |
2.2 时空模型中的谓词与算子 | 第46-51页 |
2.2.1 时态逻辑的谓词 | 第46-48页 |
2.2.2 模型算子 | 第48-50页 |
2.2.3 研究问题示例 | 第50-51页 |
2.3 数据处理工具集的实现策略 | 第51-54页 |
2.4 应用实例分析 | 第54-57页 |
2.4.1 OpenStreetMap中的Linus法则 | 第54-55页 |
2.4.2 贡献者中的社会化交互 | 第55-57页 |
2.4.3 结果讨论 | 第57页 |
2.5 本章小结 | 第57-59页 |
第三章 贡献不平衡性的演变 | 第59-73页 |
3.1 贡献不平衡性的分析方法 | 第60-63页 |
3.1.1 不平衡性的度量 | 第60-62页 |
3.1.2 社区的结构变化 | 第62-63页 |
3.1.3 活跃用户的生产率变化 | 第63页 |
3.2 实验与分析 | 第63-71页 |
3.2.1 实验设置 | 第64-65页 |
3.2.2 实验结果 | 第65-70页 |
3.2.3 结果讨论 | 第70-71页 |
3.3 本章小结 | 第71-73页 |
第四章 主要贡献者的专业度分析 | 第73-89页 |
4.1 基本概念与研究思路 | 第73-75页 |
4.1.1 专业与业余 | 第73-74页 |
4.1.2 行为与专业度 | 第74-75页 |
4.2 用户专业度的推断方法 | 第75-79页 |
4.2.1 实践 | 第76-78页 |
4.2.2 个体专业性描述 | 第78-79页 |
4.3 案例分析 | 第79-86页 |
4.3.1 主要贡献者的选取方法 | 第79-81页 |
4.3.2 各主题的指标分析 | 第81-85页 |
4.3.3 讨论与分析 | 第85-86页 |
4.4 本章小结 | 第86-89页 |
第五章 主要贡献者的贡献偏好及其变迁 | 第89-103页 |
5.1 研究方法 | 第90-94页 |
5.1.1 建筑物数据与质量指标 | 第90-91页 |
5.1.2 贡献偏好与变迁的研究方法 | 第91-94页 |
5.2 实验结果与讨论 | 第94-101页 |
5.2.1 数据准备 | 第94页 |
5.2.2 德国建筑物的质量演化 | 第94-97页 |
5.2.3 贡献者偏好的变化规律 | 第97-99页 |
5.2.4 讨论与分析 | 第99-101页 |
5.3 本章小结 | 第101-103页 |
第六章 总结与展望 | 第103-107页 |
6.1 总结 | 第103-105页 |
6.2 现有成果的局限性 | 第105页 |
6.3 进一步的研究工作 | 第105-107页 |
致谢 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-121页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第121-122页 |
作者在学期间参加的与本课题相关的科研项目 | 第122页 |