研究结构图
2017-01-07 11:28:34 0 举报由于您没有提供具体的研究结构图，我无法为您生成精确的描述。然而，我可以给您一个通用的例子： ”该研究结构图展示了一个详细的项目计划，包括研究目标、方法论、预期结果和可能的挑战。研究目标是明确的，即探索新的药物治疗方法来治疗阿尔茨海默症。方法论部分详细描述了实验设计，包括药物选择、试验阶段和数据分析方法。预期结果是通过临床试验验证新药物的有效性和安全性。可能的挑战包括药物的副作用、试验的时间和成本等。这个结构图提供了一个清晰的框架，帮助我们理解和跟踪研究的进展。”
作者其他创作
大纲/内容
·研究时空轨迹数据的模式挖掘方法·研究大规模轨迹数据挖掘中的采用算法在网格条件下的适用情况·研究基于轨迹挖掘、轨迹聚类的热点路径提取方法
·研究手机信令条目数据的预处理·研究大规模条目数据个体基站序列汇总方法·研究使用聚类、频繁项挖掘的多日基站序列数据汇总方法·研究基于网格的个体轨迹表示方法及不确定轨迹补全策略
基于手机信令热点出行路径的出行行为分析
任务层
基于手机信令热点路径挖掘的城市个体出行行为研究（研究结构图）
手机信令个体轨迹提取
项目层
基于热点出行路径格局的城市出行行为分析
成果层
综述层
参考文献：
热点出行路径挖掘
·现有的城市居民出行行为的分析在数据源上多采用出行调查、活动日志调查数据，对出行的分析大多是针对出行持续时间、交通方式等描述性特征，鲜有对个体出行的空间路径的分析。（赵莹等，2010；古杰等，2012）·基于手机信令大数据的热点出行路径提取，对城市个体的出行行为进行分析。（秦萧等，2013）
选题层
·研究热点路径分布的时空格局特征·研究基于热点出行路径的城市个体行为学分析·探讨基于热点出行路径的个体行为对城市交通需求、规划，城市规划、空间布局及建设方面的意义
·现有轨迹数据挖掘研究多针对于精度较高的轨迹数据，如照片轨迹，出租车轨迹，浮动车GPS轨迹等（杨兴柱等，2014；齐观德等，2012；廖律超等，2015）·针对手机信令数据的轨迹具有不确定性且精度较差的特点，参考基于路网的不确定轨迹挖掘方法，同时还可以对手机信令数据进行网格映射，对网格数据进行聚类挖掘，进而识别热点路径（郭黎敏等，2009；吴俊伟等，2015）
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