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基于电信大数据的城市功能分区及异常检测算法实现
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基于电信大数据的城市功能分区及异常检测算法实现
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-17页
1.1 研究背景及意义
第11-12页
1.2 国内外研究及发展现状
第12-13页
1.2.1 城市功能分区识别研究现状
第12-13页
1.2.2 异常检测研究现状
第13页
1.3 作者主要工作及论文结构
第13-17页
第二章 城区功能识别及异常检测的关键技术
第17-23页
2.1 传统城市功能分区算法概述
第17-19页
2.1.1 基于主成分分析法的方法
第17-18页
2.1.2 基于谱聚类的方法
第18页
2.1.3 基于非负矩阵分解的方法
第18-19页
2.2 自然语言处理模型技术
第19-21页
2.2.1 LDA文档主题生成模型
第19-20页
2.2.2 Glove词向量模型
第20-21页
2.3 经典异常识别技术
第21-22页
2.3.1 基于统计的异常检测
第21页
2.3.2 基于偏离的异常检测
第21页
2.3.3 基于距离的异常检测
第21-22页
2.4 本章小结
第22-23页
第三章 基于相似度矩阵的多数据源特征融合的城市功能分区算法
第23-43页
3.1 主要场景及现存问题
第23-26页
3.2 研究区域和数据描述
第26-28页
3.3 Region2vec算法框架介绍
第28-34页
3.3.1 建立语料库
第28-30页
3.3.2 计算POI数据对应的基站向量
第30-32页
3.3.3 计算通话数据基站向量
第32页
3.3.4 计算相似度矩阵
第32-33页
3.3.5 识别每个基站分区的功能分区
第33-34页
3.4 实验结果和评估
第34-41页
3.4.1 数据与处理
第34-35页
3.4.2 参数设置
第35页
3.4.3 结果分析
第35-37页
3.4.4 比较和评估
第37-41页
3.5 本章小结
第41-43页
第四章 基于时空大数据的异常检测算法
第43-61页
4.1 主要场景及现存问题
第43-45页
4.2 异常相关的一些定义与背景
第45-48页
4.2.1 分区的定义
第45-47页
4.2.2 问题的定义
第47-48页
4.3 TPD-ST算法框架介绍
第48-55页
4.3.1 主题概率分布异常检测
第49-53页
4.3.1.1 计算历史平均特征向量
第50-51页
4.3.1.2 计算历史概率分布向量
第51-52页
4.3.1.3 计算待检测分区当前概率分布向量
第52页
4.3.1.4 计算异常候选对象
第52-53页
4.3.2 时空近邻异常检测
第53-55页
4.3.2.1 计算时间段异常分数
第54页
4.3.2.2 时空近邻验证
第54-55页
4.4 实验结果和评估
第55-59页
4.4.1 实验数据及处理
第55-56页
4.4.2 参数和设置
第56页
4.4.3 实验效果和评估
第56-59页
4.5 本章小结
第59-61页
第五章 总结与展望
第61-63页
5.1 本文研究工作总结
第61-62页
5.2 未来研究工作展望
第62-63页
参考文献
第63-69页
附录 英文缩略词对照表
第69-71页
致谢
第71-73页
攻读学位期间取得的研究成果
第73页
本篇论文共
73
页,
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。
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