通话规律的统计分析和建模
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-14页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.1.2 研究意义 | 第12页 |
1.2 本文主要工作 | 第12页 |
1.3 论文章节安排 | 第12-14页 |
第二章 相关技术研究 | 第14-28页 |
2.1 国内外研究现状 | 第14-16页 |
2.2 相关定义 | 第16-18页 |
2.2.1 社团演化跟踪算法的相关定义 | 第16页 |
2.2.2 基站活动的定义 | 第16-17页 |
2.2.3 基站活动的相似性定义 | 第17-18页 |
2.3 社交网络基本理论 | 第18-23页 |
2.3.1 社交网络的概念 | 第18页 |
2.3.2 社交网络的组成元素 | 第18-19页 |
2.3.3 社交网络的统计特征 | 第19-23页 |
2.4 社团划分的经典算法 | 第23-25页 |
2.4.1 K-L算法 | 第23页 |
2.4.2 分裂算法 | 第23-24页 |
2.4.3 凝聚算法 | 第24-25页 |
2.5 现有社区演化跟踪算法介绍 | 第25-27页 |
2.5.1 基于点重合的演化跟踪算法 | 第26页 |
2.5.2 基于边重合的社团跟踪算法 | 第26-27页 |
2.5.3 基于中心结点的演化跟踪算法 | 第27页 |
2.6 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 数据集预处理 | 第28-34页 |
3.1 数据集说明 | 第28-31页 |
3.1.1 电信数据集说明 | 第28-29页 |
3.1.2 行政区域划分说明 | 第29-30页 |
3.1.3 土地利用类型说明 | 第30-31页 |
3.2 数据的导入 | 第31-32页 |
3.3 数据的清洗和转换 | 第32-33页 |
3.4 本章小结 | 第33-34页 |
第四章 基于基站间通话图的区域划分分析 | 第34-48页 |
4.1 Voronoi结构简介 | 第34-36页 |
4.1.1 Voronoi结构的定义与性质 | 第34页 |
4.1.2 Voronoi图的生成方法 | 第34-36页 |
4.2 实验数据 | 第36-37页 |
4.3 基站服务范围的划分 | 第37-38页 |
4.4 基站间联系网统计特征分析 | 第38-43页 |
4.4.1 节点间通话频率分布 | 第39页 |
4.4.2 度分布 | 第39-41页 |
4.4.3 行政区域划分的同质性分析 | 第41-43页 |
4.5 基站间联系网络的社区结构挖掘 | 第43-47页 |
4.6 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 基于基站间通话图的城市社区演化分析 | 第48-59页 |
5.1 基于Louvain算法的社团演化跟踪算法 | 第48-49页 |
5.2 实验数据 | 第49页 |
5.3 社区演化过程分析 | 第49-58页 |
5.3.1 工作日和周末城市社区的演变分析 | 第49-53页 |
5.3.2 一天随时间变化的社区演化分析 | 第53-58页 |
5.4 本章小结 | 第58-59页 |
第六章 基于基站活动的土地利用类型分析 | 第59-70页 |
6.1 实验数据 | 第59-60页 |
6.2 基站活动的分析 | 第60-62页 |
6.2.1 基站活动的整体分析 | 第60-61页 |
6.2.2 基站活动的相似性分析 | 第61页 |
6.2.3 基站活动的互相关分析 | 第61-62页 |
6.3 基站活动在土地利用识别中的应用 | 第62-69页 |
6.3.1 基站活动相似关系网络的定义 | 第62-63页 |
6.3.2 土地利用类型的识别 | 第63-67页 |
6.3.3 土地利用识别的验证 | 第67-69页 |
6.4 本章小结 | 第69-70页 |
第七章 全文工作总结 | 第70-72页 |
7.1 工作总结 | 第70页 |
7.2 未来的工作 | 第70-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-76页 |
攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |