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时空轨迹聚集模式挖掘算法的改进及并行化研究

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时空轨迹聚集模式挖掘算法的改进及并行化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-16页
    1.2.1 时空轨迹聚集模式挖掘现状第10-13页
    1.2.2 时空轨迹聚集模式挖掘并行化研究现状第13页
    1.2.3 时空轨迹聚集模式挖掘存在的问题第13-16页
  1.3 论文的主要研究工作第16页
  1.4 论文的结构安排第16-18页
第2章 时空轨迹压缩方法研究第18-32页
  2.1 引言第18-19页
  2.2 轨迹压缩算法分析第19-22页
    2.2.1 典型轨迹压缩算法原理第19-21页
    2.2.2 轨迹压缩算法的问题第21-22页
  2.3 一种时空轨迹压缩策略第22-26页
    2.3.1 时空轨迹特征提取第22-24页
    2.3.2 基于方向和速度的综合轨迹压缩策略第24-26页
  2.4 实验结果及分析第26-31页
    2.4.1 实验评价指标第26-27页
    2.4.2 算法对比第27页
    2.4.3 有效性评估实验第27-29页
    2.4.4 效率评估实验第29-31页
  2.5 本章小结第31-32页
第 3 章 时空轨迹 Gathering 聚集模式挖掘研究第32-48页
  3.1 Gathering 聚集模式挖掘分析第32-37页
    3.1.1 Gathering 聚集模式挖掘算法思想第33-34页
    3.1.2 Gathering 聚集模式挖掘关键技术第34-37页
  3.2 Gathering 聚集模式挖掘算法的改进第37-40页
    3.2.1 基于R*树索引的轨迹聚类算法第37-39页
    3.2.2 聚集检测算法第39-40页
  3.3 实验结果及分析第40-47页
    3.3.1 实验环境第40页
    3.3.2 准确性评估实验第40-44页
    3.3.3 效率评估实验第44-47页
  3.4 本章小结第47-48页
第4章 时空轨迹 Gathering 聚集模式挖掘算法的并行化研究第48-57页
  4.1 并行编程模型第48-50页
    4.1.1 大数据支撑技术第48-49页
    4.1.2 MapReduce 编程模型第49-50页
  4.2 基于 R*树索引的 Gathering 聚集模式挖掘算法的并行化设计第50-54页
    4.2.1 算法思想第50-51页
    4.2.2 算法设计第51-54页
  4.3 实验结果及分析第54-56页
    4.3.1 实验环境配置第54页
    4.3.2 实验结果分析第54-56页
  4.4 本章小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
  5.1 总结第57页
  5.2 展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录第63页

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