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基于GPS数据的用户轨迹挖掘与预测研究

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基于GPS数据的用户轨迹挖掘与预测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 课题的研究背景第9页
  1.2 课题选题的意义第9-11页
  1.3 课题的研究内容第11-13页
  1.4 课题的组织结构第13-15页
第二章 用户轨迹挖掘与预测的相关研究第15-31页
  2.1 用户轨迹挖掘与预测的概述第15页
  2.2 用户轨迹挖掘与预测的研究现状第15-16页
  2.3 用户轨迹挖掘与预测的相关技术第16-29页
    2.3.1 大数据处理平台技术第17-21页
    2.3.2 离线的聚类算法第21-23页
    2.3.3 流数据的挖掘算法第23页
    2.3.4 轨迹距离计算算法第23-24页
    2.3.5 机器学习预测模型第24-29页
  2.4 本章小结第29-31页
第三章 用户兴趣点聚类方案的设计第31-41页
  3.1 基于离线算法的用户兴趣点聚类第31-35页
    3.1.1 Dbscan算法的原理第31-32页
    3.1.2 基于Dbscan算法的用户兴趣点聚类设计第32-33页
    3.1.3 实验结果与分析第33-35页
  3.2 基于流式算法的用户兴趣点聚类第35-39页
    3.2.1 基于Storm平台的实时用户兴趣点聚类第35-36页
    3.2.2 基于Storm的用户兴趣点访问状态监控第36-37页
    3.2.3 实验结果与分析第37-39页
  3.3 本章小结第39-41页
第四章 用户路径的提取与矫正的设计第41-47页
  4.1 基于时空规则的路径提取第41-42页
  4.2 基于地图匹配的路径矫正第42-45页
    4.2.1 基于网格的快速地图匹配设计第42-44页
    4.2.2 基于地图匹配的路径矫正设计第44-45页
  4.3 实验结果与分析第45-46页
  4.4 本章小结第46-47页
第五章 基于兴趣点的用户行为预测模型设计第47-59页
  5.1 用户兴趣点数据集的预处理第47-49页
    5.1.1 用户兴趣点数据集的特征提取第47页
    5.1.2 用户轨迹数据的特征信息扩充第47-49页
  5.2 基于BP网络的用户行为预测模型设计第49-53页
    5.2.1 影响因子与归一量化处理第50-52页
    5.2.2 基于BP网络的模型设计第52-53页
  5.3 模型预测性能的评估与分析第53-57页
    5.2.1 试验数据集的处理第54页
    5.2.2 预测模型的评价方法第54-55页
    5.2.3 模型预测结果与分析第55-57页
  5.4 本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
  6.1 论文总结第59页
  6.2 下一步的展望第59-61页
参考文献第61-65页
缩略词第65-67页
致谢第67-69页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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