云计算环境下时空轨迹伴随模式挖掘研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及存在的问题 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 时空轨迹模式挖掘研究概述 | 第15-26页 |
| 2.1 时空轨迹模式挖掘 | 第15-17页 |
| 2.1.1 时空轨迹频繁模式 | 第15-16页 |
| 2.1.2 时空轨迹伴随模式 | 第16页 |
| 2.1.3 时空轨迹异常模式 | 第16-17页 |
| 2.2 空间索引技术 | 第17-20页 |
| 2.2.1 B树 | 第17-18页 |
| 2.2.2 四叉树 | 第18-19页 |
| 2.2.3 R树 | 第19页 |
| 2.2.4 网格索引 | 第19-20页 |
| 2.3 时空轨迹伴随模式挖掘方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于运动属性矩阵的挖掘算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于DBSCAN的挖掘算法 | 第22页 |
| 2.3.3 基于树的挖掘算法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于模型的挖掘算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于网格索引的时空轨迹伴随模式挖掘算法 | 第26-36页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 算法思想 | 第26-28页 |
| 3.2.1 相关概念 | 第26-27页 |
| 3.2.2 算法流程介绍 | 第27-28页 |
| 3.3 算法描述 | 第28-32页 |
| 3.3.1 网格索引的建立 | 第28-29页 |
| 3.3.2 轨迹转换处理 | 第29-30页 |
| 3.3.3 挖掘伴随模式 | 第30-32页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第32页 |
| 3.4.2 数据源 | 第32-33页 |
| 3.4.3 结果展示与性能分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 时空轨迹伴随模式并行挖掘算法 | 第36-48页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 CMC算法 | 第36-38页 |
| 4.2.1 相关概念 | 第36-37页 |
| 4.2.2 算法思想 | 第37-38页 |
| 4.3 并行编程模型 | 第38-41页 |
| 4.3.1 Hadoop介绍 | 第38页 |
| 4.3.2 HDFS文件系统 | 第38-39页 |
| 4.3.3 HBase | 第39-40页 |
| 4.3.4 MapReduce编程模型 | 第40-41页 |
| 4.4 并行CMC算法 | 第41-45页 |
| 4.4.1 相关概念 | 第41-42页 |
| 4.4.2 算法思想 | 第42页 |
| 4.4.3 算法描述 | 第42-45页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第45-47页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第45页 |
| 4.5.2 数据源 | 第45-46页 |
| 4.5.3 性能分析 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
