导读:本文包含了路径挖掘论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:路径,热点,数据挖掘,序列,轨迹,位置,线路。
路径挖掘论文文献综述
秦威南,徐飞明,陈安,赵俊杰,何小平[1]（2019）在《基于车辆与步行轨迹数据挖掘的输电线路巡视路径规划研究》一文中研究指出为解决近年来输电线路规模日益扩大,巡视人员扩充不足导致的人均线路维护量过高、巡视质量下降、巡视路径规划欠佳、出行车辆安排不够合理等问题,确保电网安全稳定运行。本文基于PMS2. 0系统中的杆塔台账数据、国网统一车辆管理平台中的车行轨迹数据、PDA移动手持终端记录的巡视人员步行轨迹数据等,结合导航电子地图(离线版),挖掘出各数据之间存在的关联性、耦合性,深入分析人员的巡视习惯,建立了最优规划路径计算模型,实现了对目标杆塔自动导航寻路功能,并通过现场验证,提高了线路巡视效率;在此基础上,将班组所辖线路进行网格划分,优化了周期巡视计划和特殊区域巡视计划。研究结果可为提高线路巡视计划灵活性、规划合理巡视路径、安排出行车辆提供强有力的决策依据。(本文来源于《电力大数据》期刊2019年11期）
李鹏,尹艳,刘伟[2]（2019）在《一种基于免疫算法的医疗临床路径挖掘算法研究》一文中研究指出数据挖掘技术是解决临床医疗数据分析与处理问题的重要手段。文中从临床行为的角度,提出了一种基于免疫算法的医疗临床路径挖掘算法(MCPM-IA)。首先定义了支持度、亲和度和可信度来对临床诊疗过程中发生的行为进行分析,然后采用免疫算法中的选择和交叉操作来挖掘频繁项集,最后通过对频繁项集进行剪枝来获取最终的挖掘结果,从而构建出临床诊疗行为模式。仿真实验结果表明,MCPM-IA算法在查全率和查准率方面的性能要优于典型的Apriori算法和CSA算法。挖掘出来的临床路径可广泛应用于临床诊疗活动。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年11期）
邓佳莉[3]（2019）在《数据挖掘技术在高校精准资助路径探析中的应用》一文中研究指出高校学生资助工作是脱贫攻坚工程的重要内容,以资助促进学生发展,切断贫困代际传递,才是学生资助工作的本意所在。在大数据时代背景下,利用数据挖掘技术实现高校精准资助路径,打造资源共享、精准认定的资助新模式,建立实时动态监管体系,完善管理思路,对提高高校精准资助水平具有重要意义。本文通过分析高校学生资助工作的现状,构建高校精准资助实施路径模型,对高校学生进行信息数据采集、集成、变换、挖掘、模式评估,了解学生实时动态,并结合数据挖掘技术对高校资助路径现状提出对策建议。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年32期）
杨淼,董永权,胡玥[4]（2019）在《基于学习者建模和数据挖掘的个性化学习路径推荐研究》一文中研究指出在线学习作为一种新型的学习方式,能够为学习者提供个性化的学习支持。有效推荐个性化学习路径是学习服务研究中的重点问题。文章结合大数据背景下个性化学习的特征,建立学习者模型,通过数据挖掘技术深入分析学习者的学习行为信息以及知识之间的关系,结合基于内容的推荐和协同过滤的推荐方式,设计个性化学习路径推荐的具体方案,为解决在线学习过程中学习者面临的"信息过载"和"知识迷航"问题提供参考和借鉴。(本文来源于《上海教育评估研究》期刊2019年05期）
冯慧芳,杨振娟[5]（2019）在《基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘》一文中研究指出出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值.本文以兰州市3 000辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法.首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异.实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年05期）
王宁,韩京宇,王尚凌,万杨兰[6]（2019）在《一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法》一文中研究指出路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2019年05期）
陈君锋,陈果[7]（2019）在《挖掘与拓展:红色文化资源融入青少年社会教育的路径》一文中研究指出红色文化资源是优质社会教育资源,将其有效融入青少年社会教育,挖掘、拓展其育人功能以培养青少年成为优秀的社会主义新人,为新时代中国特色社会主义发展服务。挖掘和拓展红色文化资源不仅得到党和政府的高度重视,而且切合青少年社会教育理念,更能获得青少年社会教育之反哺。"党建+""实践+""互联网+"模式是红色文化资源融入青少年社会教育的重要路径选择。(本文来源于《中学政治教学参考》期刊2019年27期）
张宏[8]（2019）在《车载自组织网络中车辆路径预测序列模式数据挖掘方法》一文中研究指出为了向交通参与者提供实时、可靠的交通状况信息,提高出行效率,根据车辆序列模式特点,联系车载自组织网络拓扑结构与实际车辆运动路径,提出车载自组织网络环境下序列模式定义,采用基于路侧单元(RSU-Based)和基于车辆(Vehicle-Based)两种方案收集车辆路径信息,建立车辆行驶路径数据库,进行序列模式数据挖掘,评估其通信开销,计算车辆路径模式生成的运动规则的支持度和置信度,提取车辆频繁行驶路径及其概率。案例分析表明,在动态路网中使用序列模式数据挖掘方法能有效解决单车路径选择问题。(本文来源于《汽车技术》期刊2019年09期）
孙培锋[9]（2019）在《数据挖掘视域下高校构建智慧校园的创新路径》一文中研究指出随着互联网技术的不断发展,很多信息技术被广泛的应用到教育和生活中。大数据在教育工作中的应用大幅增加,构建高校智慧校园有利于推动信息技术与教学活动相融合,并且利用大数据构建高校智慧校园,符合当前社会发展趋势,有利于推动高校各项工作创新发展。本文简单对高校智慧校园建设的关键技术进行分析,并提出数据挖掘视域下高校智慧校园构建策略。(本文来源于《信息通信》期刊2019年09期）
邓俊军,成全[10]（2019）在《国际数据融合研究的演化路径及热点挖掘》一文中研究指出[目的/意义]旨在为数据融合领域的后续理论研究与实践应用提供参考。[方法/过程]以Web of Science数据库中的核心数据集为基本数据源,以"数据融合"为主题,检索相关论文题录信息作为研究数据集,以Citespace为主要分析工具,采用信息计量、信息可视化等分析方法,对文献题录信息的作者、研究机构、关键词以及参考文献等知识单元进行共现与共被引分析。[结果/结论]国际上数据融合研究领域已经形成了明确的合作团体;数据融合研究虽起步较晚,但在底层环境、支撑算法与技术、行业应用领域均取得了较丰富的成果;突现词反映了研究粒度越来越细、探索层次越来越深、应用领域越来越广。(本文来源于《情报探索》期刊2019年09期）
路径挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数据挖掘技术是解决临床医疗数据分析与处理问题的重要手段。文中从临床行为的角度,提出了一种基于免疫算法的医疗临床路径挖掘算法(MCPM-IA)。首先定义了支持度、亲和度和可信度来对临床诊疗过程中发生的行为进行分析,然后采用免疫算法中的选择和交叉操作来挖掘频繁项集,最后通过对频繁项集进行剪枝来获取最终的挖掘结果,从而构建出临床诊疗行为模式。仿真实验结果表明,MCPM-IA算法在查全率和查准率方面的性能要优于典型的Apriori算法和CSA算法。挖掘出来的临床路径可广泛应用于临床诊疗活动。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
路径挖掘论文参考文献
[1].秦威南,徐飞明,陈安,赵俊杰,何小平.基于车辆与步行轨迹数据挖掘的输电线路巡视路径规划研究[J].电力大数据.2019
[2].李鹏,尹艳,刘伟.一种基于免疫算法的医疗临床路径挖掘算法研究[J].计算机与数字工程.2019
[3].邓佳莉.数据挖掘技术在高校精准资助路径探析中的应用[J].电脑知识与技术.2019
[4].杨淼,董永权,胡玥.基于学习者建模和数据挖掘的个性化学习路径推荐研究[J].上海教育评估研究.2019
[5].冯慧芳,杨振娟.基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘[J].交通运输系统工程与信息.2019
[6].王宁,韩京宇,王尚凌,万杨兰.一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法[J].南京航空航天大学学报.2019
[7].陈君锋,陈果.挖掘与拓展:红色文化资源融入青少年社会教育的路径[J].中学政治教学参考.2019
[8].张宏.车载自组织网络中车辆路径预测序列模式数据挖掘方法[J].汽车技术.2019
[9].孙培锋.数据挖掘视域下高校构建智慧校园的创新路径[J].信息通信.2019
[10].邓俊军,成全.国际数据融合研究的演化路径及热点挖掘[J].情报探索.2019