摘要
第1章 绪论
1．1 引言
1．2 研究背景
1．2．1 位置感知计算
1．2．2 轨迹数据挖掘
1．2．3 位置相关应用领域
1．3 研究目的与研究意义
1．4 研究思路与研究方法
1．5 研究内容与研究成果
1．6 论文组织
第2章 语义化访问地点挖掘
2．1 语义化访问地点挖掘相关研究
2．1．1 访问地点挖掘
2．1．2 地点语义提取
2．2 访问地点挖掘
2．2．1 访问点挖掘
2．2．2 访问点聚类
2．3 地点语义推理
2．3．1 贝叶斯网络地点分类器
2．3．2 加强的地点分类器
2．4 实验与分析
2．4．1 数据采集及预处理
2．4．2 访问地点挖掘实验
2．4．3 地点语义推理实验
2．5 本章小结
第3章 个人运动模式挖掘技术
3．1 运动模式挖掘相关研究
3．1．1 基于GPS轨迹数据的路径模式挖掘
3．1．2 基于无线信标轨迹数据的运动模式挖掘
3．2 基于GPS轨迹数据的路径模式挖掘
3．2．1 路径分割
3．2．2 候选起点终点提取
3．2．3 路径抽象
3．2．4 路径模式挖掘
3．3 基于蜂窝基站轨迹数据的运动模式挖掘
3．3．1 基站位置数据处理
3．4 实验及分析
3．4．1 GPS轨迹数据路径模式挖掘实验
3．4．2 蜂窝基站轨迹数据运动模式挖掘实验
3．5 本章小结
第4章 用户目的语义提取技术
4．1 未来运动行为预测相关研究
4．1．1 未来位置预测
4．1．2 未来路径预测
4．2 基于自适应多阶Markov模型的位置预测
4．2．1 位置信息抽象化处理
4．2．2 未来位置预测
4．3 基于路径模式挖掘的目的地和未来路径联合预测
4．3．1 模式树构建
4．3．2 路径模式匹配
4．3．3 目的地与未来路径预测
4．4 实验及分析
4．4．1 自适应多阶Markov模型位置预测实验
4．4．2 基于路径模式挖掘的目的地和未来路径预测实验
4．5 本章小结
第5章 用户行为语义提取技术
5．1 用户行为分析相关研究
5．1．1 用户行为模式挖掘
5．1．2 用户行为相似性分析
5．2 用户行为语义提取
5．2．1 系统框架
5．2．2 日程行为模式挖掘
5．3 基于行为模式的用户相似度计算
5．3．1 访问地点相似度计算
5．3．2 日程行为模式相似度计算
5．3．3 用户间相似度计算
5．4 实验及分析
5．4．1 日程行为模式挖掘实验
5．4．2 用户相似度度量实验
5．4．3 比较实验
5．5 本章小结
第6章 用户关系语义提取技术
6．1 普适社会网络相关研究
6．1．1 普适计算环境下的社会关系估计
6．1．2 普适社会网络挖掘
6．2 移动社会网络环境下的社会关系估计
6．2．1 语义化地点挖掘
6．2．2 社会关系推理
6．3 基于位置社会网络的个性化兴趣地点推荐
6．3．1 兴趣地点挖掘
6．3．2 基于位置的相关性社会网络构建
6．3．3 兴趣地点兴趣度评分计算
6．4 实验及分析
6．4．1 社会关系推理实验
6．4．2 基于位置社会网络的个性化兴趣地点推荐实验
6．5 本章小结
第7章 语义化位置感知原型系统
7．1 语义化位置感知计算平台原型系统
7．1．1 系统架构和流程
7．1．2 系统功能
7．1．3 系统实现
7．2 示范应用
7．3 实验及分析
7．3．1 交互实验设计
7．3．2 实验结果分析
7．4 本章小结
第8章 总结与展望
8．1 论文主要工作总结
8．2 未来研究展望
参考文献
攻读博士学位期间主要的研究成果
致谢
