无线漫游场景下的时空数据可视化技术研究

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无线漫游场景下的时空数据可视化技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  1.1 研究背景及意义第8页
  1.2 国内外研究现状第8-10页
  1.3 主要研究内容第10-11页
  1.4 论文的组织结构第11-12页
第二章 相关技术第12-22页
  2.1 无线漫游数据相关介绍及研究现状第12-14页
    2.1.1 无线漫游过程及无线漫游数据的定义第12页
    2.1.2 无线漫游数据的采集及详细信息第12-14页
  2.2 时空数据挖掘方法第14-17页
    2.2.1 时空轨迹数据的相似性度量第14-16页
    2.2.2 时空数据的聚类第16-17页
  2.3 时空数据可视化相关技术介绍第17-21页
    2.3.1 时空数据可视化定义第17页
    2.3.2 时空数据可视化方法第17-20页
    2.3.3 时空数据可视化工具第20-21页
  2.4 本章小结第21-22页
第三章 无线漫游场景下的轨迹相似性度量第22-29页
  3.1 数据采集与预处理第22-23页
  3.2 特征选择及轨迹提取第23-24页
  3.3 轨迹相似性度量第24-26页
    3.3.1 分段相似性度量第24-25页
    3.3.2 整体相似性度量第25-26页
  3.4 用户聚类第26-28页
    3.4.1 层次化聚类分析第27页
    3.4.2 谱聚类分析第27-28页
  3.5 聚类结果分析第28页
  3.6 本章小结第28-29页
第四章 无线漫游场景下的时空数据可视分析模型设计第29-37页
  4.1 数据源分析第29-30页
  4.2 可视分析模型架构第30-32页
    4.2.1 数据存储模块第31页
    4.2.2 数据处理及分析第31-32页
    4.2.3 数据结构化第32页
    4.2.4 数据可视化第32页
  4.3 漫游轨迹直接可视分析模块第32-33页
  4.4 用户漫游行为特征可视化模块第33-35页
    4.4.1 基于时间特征的可视化第34页
    4.4.2 空间特征可视分析第34-35页
  4.5 相似用户行为画像模块第35-36页
  4.6 本章小结第36-37页
第五章 系统验证及结果分析第37-45页
  5.1 实验环境第37页
  5.2 天津理工大学无线漫游数据的采集及处理第37-38页
  5.3 实验结果分析第38-41页
    5.3.1 算法验证第38-39页
    5.3.2 与其他轨迹相似度计算方法比较第39页
    5.3.3 基于轨迹相似度的用户聚类第39-41页
  5.4 可视化模块功能展示第41-44页
    5.4.1 直接可视化第41页
    5.4.2 用户漫游行为特征可视分析模块第41-43页
    5.4.3 用户社交关系画像可视分析模块第43-44页
  5.5 本章小结第44-45页
第六章 总结与展望第45-47页
  6.1 论文工作总结第45页
  6.2 展望第45-47页
参考文献第47-50页
发表论文和科研情况说明第50-51页
致谢第51页

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