| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 个性化公众服务概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人口信息资源管理研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 人口数据应用研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关研究理论基础与方法 | 第18-29页 |
| 2.1 人口全息建模 | 第18-20页 |
| 2.1.1 人口全息数据语义界定 | 第18-19页 |
| 2.1.2 人口全息数据模型 | 第19-20页 |
| 2.2 用户分群画像 | 第20-24页 |
| 2.2.1 用户分群画像理论的概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 用户分群画像指标内容体系 | 第21-23页 |
| 2.2.3 用户分群画像方法 | 第23-24页 |
| 2.3 人口时空数据分析 | 第24-28页 |
| 2.3.1 流动人口地域类型划分 | 第24-25页 |
| 2.3.2 探索性空间分析方法介绍 | 第25-26页 |
| 2.3.3 灰色关联分析方法介绍 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 人口全息数据模型与数据库设计 | 第29-41页 |
| 3.1 人口全息数据模型设计 | 第29-35页 |
| 3.1.1 数据梳理与描述 | 第29-34页 |
| 3.1.2 人口全息数据模型设计 | 第34-35页 |
| 3.2 人口全息数据库设计 | 第35-40页 |
| 3.2.1 空间数据库设计 | 第36-37页 |
| 3.2.2 属性数据库设计 | 第37-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 人口全息数据可视分析与分类画像研究 | 第41-53页 |
| 4.1 单个人口可视分析 | 第41-44页 |
| 4.1.1 基于人口全息数据中人—人关系维度数据可视分析 | 第41-42页 |
| 4.1.2 基于人口全息数据中人—证照关系维度数据可视分析 | 第42页 |
| 4.1.3 基于人口全息数据中人—场所关系维度数据可视分析 | 第42-43页 |
| 4.1.4 基于人口全息数据中人—事件关系维度数据可视分析 | 第43-44页 |
| 4.2 统计人口分类画像 | 第44-52页 |
| 4.2.1 人口分类画像指标内容体系设计 | 第45-49页 |
| 4.2.2 人口分类画像实例 | 第49-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于人口全息数据的时空分析应用研究 | 第53-68页 |
| 5.1 基于人口全息数据的单系统因素时空分析 | 第53-59页 |
| 5.1.1 单系统因素时空分析概述 | 第53页 |
| 5.1.2 单因素时空分析应用举例——人口流动时空差异分析 | 第53-59页 |
| 5.2 基于人口全息数据的多系统因素时空分析 | 第59-67页 |
| 5.2.1 多系统因素时空分析概述 | 第59页 |
| 5.2.2 多因素时空分析举例—人口结构格局与低保人口格局时空耦合关联分析 | 第59-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第68页 |
| 6.2 特色和展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
