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城市大数据

书号(ISBN):9787302540137 作者:过敏意 等
出版社:清华大学出版社 出版日期:2019-11 定价:
页数:0 开本:16开 中图法分类:
图书分类: 荐购人: 荐购时间:
  
  内容摘要
随着“智慧城市”概念的提出,城市大数据成为现代新型城市发展的关键技术,是当前世界各国的研究热点。城市大数据就是在大数据的基础上,充分利用科技的手段,对城市的不同信息进行整合,进行创新性的改变,实现新型城市的发展。现代城市已逐渐发展为包含物理世界、人类社会和信息空间在内的三元空间。在三元空间的相互作用下,城市大数据具有时空性(时空变化并蕴涵规律)、交织性(三元空间分布但彼此关联)、人本性(来源于人且服务于人)等特点。   《城市大数据:方法、技术与实践》是国家973计划“城市大数据三元空间协同计算理论与方法”项目组的理论成果之一。在综合前人经验、当代城市发展需求与大数据前沿技术的基础上,项目组探索了包括城市三元空间协同感知和群体认知在内的一系列与城市大数据紧密相关的重要问题,并将近年来的科研成果及其形成的新型解决方案集中整合于书中。《城市大数据:方法、技术与实践》首先介绍了将三元空间大数据应用于现代化城市管理的整体理念,进而分别从协同感知、质量评估、智能分析、处理技术、计算平台、安全与隐私保护等六个方面阐述了当前城市大数据的发展与运用所面临的挑战,以及为了克服这些挑战,由项目组及其他科研人员开展的研究工作。此外,《城市大数据:方法、技术与实践》还结合国内外先进城市的管理案例,介绍了城市大数据的实践情况与成效。总体而言,《城市大数据:方法、技术与实践》从专业角度深入城市大数据的多个重要层面,涵盖了丰富、高效的大数据方法与技术,为读者提供了极具创新性与前瞻性的现代化城市治理方案。
  读者试读
随着“智慧城市”概念的提出,城市大数据成为现代新型城市发展的关键技术,是当前世界各国的研究热点。城市大数据就是在大数据的基础上,充分利用科技的手段,对城市的不同信息进行整合,进行创新性的改变,实现新型城市的发展。现代城市已逐渐发展为包含物理世界、人类社会和信息空间在内的三元空间。在三元空间的相互作用下,城市大数据具有时空性(时空变化并蕴涵规律)、交织性(三元空间分布但彼此关联)、人本性(来源于人且服务于人)等特点。

  《城市大数据:方法、技术与实践》是国家973计划“城市大数据三元空间协同计算理论与方法”项目组的理论成果之一。在综合前人经验、当代城市发展需求与大数据前沿技术的基础上,项目组探索了包括城市三元空间协同感知和群体认知在内的一系列与城市大数据紧密相关的重要问题,并将近年来的科研成果及其形成的新型解决方案集中整合于书中。《城市大数据:方法、技术与实践》首先介绍了将三元空间大数据应用于现代化城市管理的整体理念,进而分别从协同感知、质量评估、智能分析、处理技术、计算平台、安全与隐私保护等六个方面阐述了当前城市大数据的发展与运用所面临的挑战,以及为了克服这些挑战,由项目组及其他科研人员开展的研究工作。此外,《城市大数据:方法、技术与实践》还结合国内外先进城市的管理案例,介绍了城市大数据的实践情况与成效。总体而言,《城市大数据:方法、技术与实践》从专业角度深入城市大数据的多个重要层面,涵盖了丰富、高效的大数据方法与技术,为读者提供了极具创新性与前瞻性的现代化城市治理方案。


第1章 城市大数据概论
1.1 城市发展的挑战和机遇
1.1.1 城市发展与“城市病”
1.1.2 城市精细化管理
1.2 城市大数据概念
1.2.1 城市大数据的定义
1.2.2 城市大数据的来源和规模
1.2.3 城市大数据的多源采集
1.3 城市大数据特征
1.3.1 三元空间
1.3.2 城市大数据特性
1.4 城市大数据应用领域
1.4.1 国外城市大数据应用案例
1.4.2 我国城市大数据应用案例
1.5 城市大数据亟待解决的问题
1.6 本章小结
参考文献

第2章 群体智能
2.1 群体智能的基本概念
2.2 群体智能的主要类型
2.2.1 众包模式
2.2.2 工作流模式
2.2.3 协同求解模式
2.2.4 志愿计算
2.2.5 集群智能与集体智能
2.3 城市大数据采集与群智感知
2.4 城市大数据融合与群智认知
2.5 群智应用的控制
2.6 城市大数据运算与群智数据管理
2.7 本章小结
参考文献

第3章 城市大数据协同感知
3.1 城市大数据的多源协同感知模式
3.1.1 单一空间的数据感知
3.1.2 多维空间的数据感知
3.2 城市大数据的泛在感知
3.2.1 泛在感知数据
3.2.2 泛在感知覆盖
3.2.3 泛在感知方法
3.3 城市大数据的高效收集
3.3.1 任务驱动的数据收集
3.3.2 协作式感知数据收集
3.3.3 交互式感知数据收集
3.4 本章小结
参考文献

第4章 城市大数据质量评估
4.1 数据质量评估方法
4.1.1数据质量评估的重要性
4.1.2 数据质量评估的基本指标
4.1.3 数据质量评估的方法
4.2 城市感知大数据质量评估方法
4.2.1 应用驱动的数据质量评估方法
4.2.2 数据驱动的数据质量评估方法
4.3 本章小结
参考文献

第5章 城市大数据智能分析
5.1 群体认知发现
5.1.1 用户活动轨迹挖掘
5.1.2 用户社交跨平台轨迹分析
5.2 群智认知的数据处理技术:群组查询分析
5.2.1 什么是群组分析
5.2.2 群组查询基础
5.2.3 COHANA查询引擎
……

第6章 城市大数据处理技术
第7章 城市大数据计算平台
第8章 城市大数据安全与隐私保护
第9章 城市大数据实践


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