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基于时空情境的旅游活动发现与行为模式挖掘系统

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-15页
        1.2.1 基于时空情境的旅游活动发现的国内外研究现状第13-14页
        1.2.2 游客时序旅游活动模式挖掘的国内外研究现状第14-15页
    1.3 研究内容第15-17页
        1.3.1 基于时空情境的旅游大数据的采集与分析第15-16页
        1.3.2 基于改进主题模型旅游活动识别与发现的研究第16页
        1.3.3 基于时空大数据游客行为模式挖掘的研究第16页
        1.3.4 游客行为模式挖掘与旅游活动发现系统的实现第16-17页
    1.4 论文总体结构第17-19页
第二章 相关技术第19-28页
    2.1 文本分类第19-23页
        2.1.1 文本表示模型第19-20页
        2.1.2 文本特征表示第20-21页
        2.1.3 文本特征降维第21页
        2.1.4 文本分类第21-23页
    2.2 文本主题模型第23-26页
        2.2.1 主题模型发展第23页
        2.2.2 LSI模型第23-24页
        2.2.3 pLSI模型第24-25页
        2.2.4 LDA模型第25-26页
    2.3 基于时间序列挖掘第26-27页
        2.3.1 基于时间序列挖掘的概述第26-27页
        2.3.2 时间序列模式挖掘第27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于时空情境的旅游大数据的采集与分析第28-37页
    3.1 基于时空情境的旅游大数据的采集与分析总体框架第28-29页
    3.2 ICAPC算法的提出第29-31页
    3.3 基于ICAPC算法的文本特征处理第31-32页
    3.4 ICAPC的算法描述第32-33页
        3.4.1 ICAPC算法的决策表构建第32页
        3.4.2 ICAPC算法的属性约简第32-33页
    3.5 基于ICAPC的旅游大数据的采集与分析实验结果及分析第33-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 基于时空情境的旅游活动识别与发现的研究第37-46页
    4.1 TATM模型的提出第37-39页
    4.2 TATM模型的参数计算第39-40页
    4.3 TATM模型的算法描述第40-41页
    4.4 TATM模型的困惑度第41页
    4.5 基于TATM模型的旅游活动识别与发现的应用第41-42页
    4.6 基于TATM模型的旅游活动识别与发现的实验结果分析第42-45页
        4.6.1 实验数据及系统环境第42页
        4.6.2 基于TATM模型的旅游活动识别与发现实验结果分析第42-45页
    4.7 本章小结第45-46页
第五章 基于时空情境的游客行为模式挖掘的研究第46-54页
    5.1 ARMTBP算法的提出第46-49页
    5.2 ARMTBP算法的描述第49-50页
    5.3 基于ARMTBP算法的游客行为挖掘算法的实验结果及分析第50-53页
        5.3.1 实验环境及数据第50页
        5.3.2 ARMTBP算法的实验结果与分析第50-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第六章 基于时空情境的旅游活动发现与行为模式挖掘系统的实现第54-66页
    6.1 系统的总体设计第54-55页
    6.2 系统设计过程与结果第55-63页
        6.2.1 系统设计过程第55-60页
        6.2.2 系统的实现结果第60-63页
    6.3 系统测试第63-65页
        6.3.1 测试环境第63页
        6.3.2 测试方法第63-65页
    6.4 本章小结第65-66页
第七章 总结与展望第66-68页
    7.1 总结第66-67页
    7.2 展望第67-68页
参考文献第68-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间研究成果第78页

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