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城市大数据:方法技术与实践

城市大数据:方法技术与实践

定 价:¥59.00

作 者: 过敏意,须成忠,於志文,伍赛
出版社: 清华大学出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787302540137 出版时间: 2019-11-01 包装:
开本: 16开 页数: 字数:  

内容简介

  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。

作者简介

  过敏意,上海交通大学教授,博士,博士生导师,1998年在日本筑波大学获计算机科学博士学位,然后任日本会津大学讲师、副教授、教授、研究生院副院长。现任上海交通大学计算机科学与工程系教授、博导、致远讲席教授。2007年获得国家杰出青年科学基金资助。2010 年既往溯及入选国家“千人计划”。2011年作为团队带头人获得教育部长江学者和创新团队发展计划资助。主要研究领域包括并行与分布式计算、计算机网络、普适计算、编译与程序优化等。已承担与本项目直接相关的项目有:国家杰出青年科学基金、国家自然科学基金重点项目、国家863目标导向类项目、上海市浦江人才计划等多项重要科研项目。获得国家发明专利授权10项,软件著作权7项。过敏意教授在国际出版社如Springer、John Wiley、Kluwer等出版了4本学术著作。已在专业期刊和国际会议上发表超过300篇学术论文,并5次获得国际学术会议论文奖。在IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、IEEE Transactions on Computers、ACM Transactions on Autonomo

图书目录

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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