本書聚焦于將互聯(lián)網(wǎng)作為傳感資源以實現(xiàn)城市感知,來解決傳統(tǒng)感知技術(shù)面臨的傳感設(shè)備成本高、數(shù)據(jù)采樣規(guī)模小、知識信息難挖掘等問題。通過分析相關(guān)理論方法,將城市感知劃分為若干共性關(guān)鍵環(huán)節(jié),總結(jié)出一個面向互聯(lián)網(wǎng)資源的感知技術(shù)框架,概述了城市感知的研究路線,面向互聯(lián)網(wǎng)位置服務數(shù)據(jù)資源發(fā)現(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)泛在城市數(shù)據(jù)獲取、低質(zhì)城市數(shù)據(jù)整合與處理、實體關(guān)系表示與城市知識提取和服務應用構(gòu)建五個關(guān)鍵技術(shù)問題給出解決方案,
本書可供城市計算、群智感知等領(lǐng)域的研究人員閱讀。讀者可通過學習本書建立城市感知知識體系,運用技術(shù)方法,進一步開展城市感知、時空數(shù)據(jù)管理與分析挖掘和智能應用服務構(gòu)建等方面的研究工作。
第一章 緒論
1.1研究背景及意義
1.2研究現(xiàn)狀
1.3研究內(nèi)容
1.4本書組織結(jié)構(gòu)
第二章 研究框架與基礎(chǔ)理論
2.1面向位互聯(lián)網(wǎng)資源的城市感知研究框架
2.2基礎(chǔ)理論及方法
2.3小結(jié)
第三章 互聯(lián)網(wǎng)位置服務數(shù)據(jù)資源發(fā)現(xiàn)技術(shù)研究
3.1研究問題闡釋
3.2基于網(wǎng)頁分析的位置服務數(shù)據(jù)資源發(fā)現(xiàn)模型
3.3基于注意力機制與集成學習的網(wǎng)頁分析方法
3.4資源發(fā)現(xiàn)模型性能評價
3.5小結(jié)第四章互聯(lián)網(wǎng)泛在城市數(shù)據(jù)獲取技術(shù)研究
4.1研究問題闡釋
4.2基于深度學習的互聯(lián)網(wǎng)泛在城市文本數(shù)據(jù)獲取方法
4.3數(shù)據(jù)獲取方法分析與評估
4.4小結(jié)第五章低質(zhì)城市數(shù)據(jù)整合與處理技術(shù)研究
5.1研究問題闡釋
5.2基于短文本擴展的城市興趣點功能信息補全方法
5.3信息補全方法性能評價
5.4基于實體對齊的多源位置服務數(shù)據(jù)整合方法
5.5數(shù)據(jù)整合方法性能評價
5.6小結(jié)
第六章實體關(guān)系表示與城市知識提取技術(shù)研究
6.1研究問題闡釋
6.2大規(guī)模數(shù)據(jù)條件下的城市關(guān)系知識提取方法
6.3關(guān)系提取方法性能評價
6.4小結(jié)第七章服務應用構(gòu)建方法研究
7.1研究問題闡釋
7.2基于網(wǎng)格模型的區(qū)域通行特征分析及趨勢預測
7.3流量預測方法性能評價
7.4基于多智能體的城區(qū)人群遷移行為分析方法
7.5基于多智能體的人群疏散遷移仿真模擬
7.6小結(jié)
第八章總結(jié)及后續(xù)工作
8.1 研究貢獻
8.2 局限和后續(xù)工作參考文獻