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基于电信位置数据的旅游服务系统

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-12页
        1.1.1 智慧旅游第11页
        1.1.2 人类移动模式第11-12页
        1.1.3 电信位置数据挖掘第12页
    1.2 研究内容第12-15页
        1.2.1 基于电信位置数据的旅游服务系统的设计与实现第13-14页
        1.2.2 游客行为分析与目的地感知第14-15页
        1.2.3 基于区域-活动-时间的游客移动模式挖掘第15页
    1.3 研究成果及意义第15-17页
    1.4 论文组织结构第17-19页
第二章 智慧旅游及其相关技术第19-25页
    2.1 智能旅游的研究现状第19-20页
        2.1.1 轨迹数据挖掘第19-20页
        2.1.2 旅游信息管理系统第20页
    2.2 手机位置数据挖掘第20-21页
    2.3 系统使用的关键技术第21-23页
        2.3.1 分布式计算框架第21-22页
        2.3.2 NoSQL数据库第22页
        2.3.3 网站开发技术第22-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第三章 基于电信位置数据的旅游服务系统第25-37页
    3.1 系统需求分析第25页
    3.2 系统架构设计第25-27页
        3.2.1 数据存储层第26页
        3.2.2 平台计算层第26-27页
        3.2.3 算法模型层第27页
        3.2.4 应用功能层第27页
    3.3 API网关设计第27-30页
    3.4 数据集介绍第30-32页
        3.4.1 电信位置数据第30页
        3.4.2 兴趣点数据第30-31页
        3.4.3 景点点评数据第31-32页
    3.5 数据预处理第32-36页
        3.5.1 电信数据预处理第32-34页
        3.5.2 震荡处理第34-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 游客行为分析与目的地感知第37-51页
    4.1 个体游客行为分析第37-43页
        4.1.1 游客基本特征分析第37-39页
        4.1.2 游客移动特性分析第39-42页
        4.1.3 游客游览偏好分析第42-43页
    4.2 团体游客行为分析第43-49页
        4.2.1 社交关联性分析第43-44页
        4.2.2 游客移动相似度指标第44-46页
        4.2.3 潜在游客团体挖掘第46-48页
        4.2.4 团体游客行为分析第48-49页
    4.3 目的地感知第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 基于区域-活动-时间的游客移动模式挖掘第51-69页
    5.1 区域-活动-时间多维表达方法第51-59页
        5.1.1 兴趣区域挖掘第51-55页
        5.1.2 游客活动类型标注第55-58页
        5.1.3 时间段划分及住宿地点识别第58页
        5.1.4 原始轨迹的RAT表达第58-59页
    5.2 RAT序列相差度计算方法第59-62页
        5.2.1 RAT元组相似度计算第59-60页
        5.2.2 基于编辑距离的RAT序列相差度计算第60-61页
        5.2.3 基于RAT表达的游客行程相差度计算第61-62页
    5.3 游客移动模式挖掘第62-66页
        5.3.1 典型移动模式挖掘第62-63页
        5.3.2 季节性代表模式挖掘第63-66页
    5.4 游客住宿偏好分析第66-68页
    5.5 本章小结第68-69页
第六章 案例展示与系统功能介绍第69-79页
    6.1 旅游行业市场分析第69-73页
    6.2 游客行为分析第73-76页
    6.3 智能行程推荐第76-78页
    6.4 本章小结第78-79页
第七章 总结与展望第79-81页
参考文献第81-87页
附录第87-91页
    附录1第87-88页
    附录2第88-90页
    附录3第90-91页
致谢第91-93页
攻读学位期间发表的学术论文目录第93页

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