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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,点击这进入下载页面
 
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