基于公共交通卡大数据的路线推荐研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 本文工作与主要贡献 | 第16-18页 |
| 1.3 组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 研究现状 | 第19-28页 |
| 2.1 轨迹数据 | 第19-23页 |
| 2.1.1 轨迹数据处理 | 第19-21页 |
| 2.1.2 轨迹数据挖掘 | 第21-23页 |
| 2.2 位置推测 | 第23-25页 |
| 2.3 路线推荐 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 交通卡数据预处理 | 第28-42页 |
| 3.1 数据字典 | 第28-30页 |
| 3.1.1 线路数据 | 第28页 |
| 3.1.2 刷卡数据 | 第28-30页 |
| 3.2 刷卡数据预处理 | 第30-37页 |
| 3.2.1 基于分布式的刷卡数据预处理框架 | 第30-31页 |
| 3.2.2 出行记录生成 | 第31-37页 |
| 3.3 线路信息预处理 | 第37-38页 |
| 3.4 实验报告 | 第38-41页 |
| 3.4.1 数据说明 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第39-41页 |
| 3.4.3 效率实验 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 乘客上下车站点推测 | 第42-69页 |
| 4.1 问题定义 | 第42-44页 |
| 4.2 解决方案 | 第44-61页 |
| 4.2.1 处理流程 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基于局部信息的站点推测 | 第45-53页 |
| 4.2.3 基于全局信息的站点推测 | 第53-60页 |
| 4.2.4 算法性能分析 | 第60-61页 |
| 4.3 实验研究 | 第61-67页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第61-62页 |
| 4.3.2 有效性实验 | 第62-66页 |
| 4.3.3 效率实验 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于历史出行的公交路线推荐 | 第69-88页 |
| 5.1 问题定义 | 第69-70页 |
| 5.2 解决方案 | 第70-79页 |
| 5.2.1 处理流程 | 第70页 |
| 5.2.2 区域网格化 | 第70-72页 |
| 5.2.3 历史出行路线提取 | 第72-75页 |
| 5.2.4 路线分组及过滤 | 第75-79页 |
| 5.3 实验研究 | 第79-87页 |
| 5.3.1 实验准备 | 第79-80页 |
| 5.3.2 有效性实验 | 第80-85页 |
| 5.3.3 案例分析 | 第85-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第88-89页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 发表论文和科研情况 | 第101页 |
