基于手机上下文信息的用户停留时间预测的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·LBS定位 | 第10-11页 |
| ·LBS服务 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-14页 |
| ·国内外文献综述 | 第14-15页 |
| ·基于移动轨迹位置预测 | 第14-15页 |
| ·情景感知计算 | 第15页 |
| ·研究目的和意义 | 第15-16页 |
| ·论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 总体方案设计 | 第18-22页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·“停留”的定义 | 第19页 |
| ·CA-STP系统 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 SSP建模及相关原理 | 第22-30页 |
| ·SSP建模 | 第22页 |
| ·支持向量机原理 | 第22-25页 |
| ·决策树原理 | 第25-28页 |
| ·预测窗口的选择 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 STP建模及相关原理 | 第30-34页 |
| ·STP建模 | 第30页 |
| ·多元线性回归原理 | 第30-32页 |
| ·主成分回归原理 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 实验数据收集 | 第34-40页 |
| ·数据采集程序 | 第34-35页 |
| ·数据采集内容 | 第35-37页 |
| ·训练环境的比较 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-40页 |
| 第六章 实验结果分析 | 第40-52页 |
| ·停留状态预测的结果分析 | 第40-43页 |
| ·停留时间预测的结果分析 | 第43-46页 |
| ·能源消耗与内存消耗分析 | 第46-48页 |
| ·冷启动问题初步解决方案 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第七章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·对本文工作的总结 | 第52页 |
| ·对未来研究工作的展望 | 第52-54页 |
| ·训练数据的鲁棒性 | 第52页 |
| ·自主学习能力 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
