| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 移动目标活动规律挖掘方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 移动轨迹模式挖掘方法国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 移动轨迹挖掘方法目前存在的问题 | 第12页 |
| 1.3 移动目标时空同现模式研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 时空同现模式挖掘国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 时空同现模式挖掘目前存在的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.4 移动目标活动规律的同现模式分析 | 第15页 |
| 1.5 论文主要工作和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于时空网络的时空同现模式挖掘算法 | 第17-50页 |
| 2.1 移动目标时空数据建模 | 第17-27页 |
| 2.1.1 时空双层网络构建 | 第17-21页 |
| 2.1.2 基于不同尺度的双层网络构建 | 第21-26页 |
| 2.1.3 时空网络建模分析 | 第26-27页 |
| 2.2 时空同现模式挖掘主要公式及定义 | 第27-33页 |
| 2.2.1 时空同现模式 | 第27页 |
| 2.2.2 时空兴趣度 | 第27-33页 |
| 2.3 基于时空网络的时空同现模式挖掘算法 | 第33-40页 |
| 2.3.1 时空同现模式挖掘具体步骤 | 第33-38页 |
| 2.3.2 时空同现模式挖掘算法分析 | 第38-40页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第40-49页 |
| 2.4.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 2.4.2 实验数据特性分析 | 第41-42页 |
| 2.4.3 时空同现模式实验结果及分析 | 第42-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 移动目标部分周期性共现规律挖掘算法 | 第50-75页 |
| 3.1 移动目标共现预处理 | 第50-52页 |
| 3.2 移动目标部分周期性共现模式挖掘算法 | 第52-64页 |
| 3.2.1 部分周期性共现模式 | 第52-54页 |
| 3.2.2 部分周期性共现模式相关定义 | 第54-55页 |
| 3.2.3 部分周期性共现模式自适应挖掘算法 | 第55-63页 |
| 3.2.4 部分周期性共现模式自适应挖掘算法分析 | 第63-64页 |
| 3.3 移动目标部分周期性共现规律发现 | 第64-74页 |
| 3.3.1 初始轨迹点预处理 | 第64-65页 |
| 3.3.2 部分周期性共现规律分析 | 第65页 |
| 3.3.3 部分周期性共现实验结果及分析 | 第65-73页 |
| 3.3.4 部分周期性共现模式挖掘算法同其他算法比较 | 第73-74页 |
| 3.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 4.1 本文研究内容总结 | 第75-76页 |
| 4.2 进一步展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 在学期间的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |