| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 轨迹聚类研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 社区发现研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 问题提出 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关工作 | 第17-29页 |
| 2.1 相关工作介绍 | 第17-28页 |
| 2.1.1 轨迹相似性度量 | 第17-20页 |
| 2.1.2 轨迹语义分析 | 第20-21页 |
| 2.1.3 聚类方法分析 | 第21-25页 |
| 2.1.4 社区发现方法 | 第25-26页 |
| 2.1.5 skyline探测 | 第26-27页 |
| 2.1.6 已有工作存在问题分析与总结 | 第27-28页 |
| 2.2 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于时空和语义相似度的轨迹社区发现数据模型和系统框架 | 第29-37页 |
| 3.1 数据模型 | 第29-32页 |
| 3.2 问题定义 | 第32页 |
| 3.3 系统框架 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 轨迹特征相似性度量 | 第37-49页 |
| 4.1 轨迹语义相似性度量 | 第37-44页 |
| 4.1.1 轨迹语义特征提取 | 第37-41页 |
| 4.1.2 轨迹语义相似度 | 第41-44页 |
| 4.2 轨迹时空相似度度量 | 第44-47页 |
| 4.2.1 轨迹时空特征提取 | 第44-45页 |
| 4.2.2 轨迹时空相似度 | 第45-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于轨迹数据的社区发现方法 | 第49-55页 |
| 5.1 轨迹总体相似性度量 | 第49-50页 |
| 5.2 社区发现 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第6章 实验分析 | 第55-71页 |
| 6.1 实验设置 | 第55-57页 |
| 6.1.1 基本设置 | 第55页 |
| 6.1.2 实验数据集 | 第55-57页 |
| 6.2 轨迹语义相似性度量方法性能评估 | 第57-62页 |
| 6.2.1 参数的选取 | 第57-59页 |
| 6.2.2 相似性度量的有效性评估 | 第59-62页 |
| 6.3 轨迹时空相似性度量方法性能评估 | 第62-65页 |
| 6.3.1 参数的选取 | 第62-63页 |
| 6.3.2 相似度计算效率及有效性评估 | 第63-65页 |
| 6.4 轨迹社区发现性能评估 | 第65-70页 |
| 6.4.1 多特征轨迹聚类方法性能评估 | 第65-68页 |
| 6.4.2 与相关方法的比较 | 第68-70页 |
| 6.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第7章 结论 | 第71-73页 |
| 7.1 总结 | 第71页 |
| 7.2 未来工作 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间的论文项目情况 | 第79页 |