| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-28页 |
| ·研究背景 | 第12-15页 |
| ·国内外相关研究现状与分析 | 第15-24页 |
| ·地理信息智能搜索 | 第15-17页 |
| ·互联网地理信息搜索 | 第17-18页 |
| ·空间数据挖掘 | 第18-19页 |
| ·决策知识挖掘 | 第19-21页 |
| ·地理信息语义分析 | 第21-22页 |
| ·自发地理信息与众包地理知识 | 第22-24页 |
| ·研究目标与意义 | 第24-26页 |
| ·本文主要内容与工作 | 第26-28页 |
| 2 泛在地理信息的理论与技术 | 第28-49页 |
| ·泛在地理信息的内涵与发展 | 第28-40页 |
| ·计算技术的演化 | 第29-32页 |
| ·信息与通信技术的演化 | 第32-36页 |
| ·地理信息系统的演化 | 第36-37页 |
| ·普适GIS的发展 | 第37-40页 |
| ·泛在地理信息的特征 | 第40-41页 |
| ·泛在地理信息服务的体系结构 | 第41-46页 |
| ·泛在地理信息服务的技术实现 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 3 互联网泛在地理信息表达与判别方法 | 第49-68页 |
| ·面向主题的地理对象本体构建方法 | 第49-57页 |
| ·构建本体的常用方法与原则 | 第49-51页 |
| ·面向主题的地理对象本体构建过程 | 第51-53页 |
| ·面向主题的移动对象地理本体构建实例 | 第53-57页 |
| ·地理信息的地理语义互操作标准化 | 第57-60页 |
| ·互联网泛在地理信息分类评价因子与分类谱系 | 第60-62页 |
| ·互联网泛在地理信息判别知识库构建与更新 | 第62-64页 |
| ·互联网泛在地理信息判别处理过程 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 4 面向互联网地理信息服务的元搜索模型 | 第68-82页 |
| ·总体设计 | 第68-69页 |
| ·元搜索引擎框架设计 | 第69-76页 |
| ·元搜索引擎架构 | 第69-72页 |
| ·全球动态地理对象库 | 第72-73页 |
| ·多代理协同工作与任务分发 | 第73-74页 |
| ·特征词库 | 第74-76页 |
| ·基于模糊推理的置信度计算方法 | 第76-78页 |
| ·海量互联网地理数据的存储技术 | 第78-81页 |
| ·基于MongoDB的移动对象数据库系统 | 第79-80页 |
| ·基于HBase和Neo4J的空间数据云存储 | 第80-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 5 互联网泛在地理信息的查询与挖掘方法 | 第82-107页 |
| ·相关算法和技术基础 | 第82-86页 |
| ·基于语义相似度的自适应查询松弛算法 | 第86-92页 |
| ·基于上下文偏好的多查询结果排序算法 | 第92-96页 |
| ·基于决策树的多查询结果分类算法 | 第96-99页 |
| ·基于知识的模糊查询算法 | 第99-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 6 原型系统与应用示范 | 第107-133页 |
| ·原型实验系统测试与分析 | 第107-114页 |
| ·实验环境 | 第107页 |
| ·基于OpenStreetMap数据源的测试与分析 | 第107-112页 |
| ·基于不同数据源的测试与分析 | 第112-114页 |
| ·应用示范工程 | 第114-131页 |
| ·典型业务节点架构 | 第116-118页 |
| ·运行环境 | 第118-120页 |
| ·系统应用说明 | 第120-129页 |
| ·主要性能指标 | 第129-130页 |
| ·应用示范效果 | 第130-131页 |
| ·小结 | 第131-133页 |
| 结论 | 第133-136页 |
| 参考文献 | 第136-144页 |
| 作者简历 | 第144-147页 |
| 学位论文数据集 | 第147页 |