城市计算

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译者序

前言

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第一部分 概念和框架

第1章 概述

1.1 引言

1.2 城市计算的定义

1.3 总体框架

1.3.1 简述和示例

1.3.2 各层功能

1.4 城市计算的关键挑战

1.4.1 城市感知挑战

1.4.2 城市数据管理挑战

1.4.3 城市数据分析挑战

1.4.4 城市服务挑战

1.5 城市数据

1.5.1 城市数据的分类

1.5.2 地理数据

1.5.3 道路网络上的交通数据

1.5.4 移动电话数据

1.5.5 通勤数据

1.5.6 环境监测数据

1.5.7 社交网络数据

1.5.8 能源

1.5.9 经济

1.5.10 医疗保健

1.6 公共数据集

参考文献

第2章 城市计算应用

2.1 引言

2.2 用于城市规划的城市计算

2.2.1 揭示交通网络中的潜在问题

2.2.2 发现功能区域

2.2.3 检测城市边界

2.2.4 设施和资源部署

2.3 用于交通系统的城市计算

2.3.1 改善驾驶体验

2.3.2 改善出租车服务

2.3.3 改善公交服务

2.3.4 地铁服务

2.3.5 自行车共享系统

2.4 用于环境的城市计算

2.4.1 空气质量

2.4.2 噪声污染

2.4.3 城市水资源

2.5 用于城市能源消耗的城市计算

2.5.1 汽油消耗

2.5.2 电力消耗

2.6 用于社交应用的城市计算

2.6.1 基于位置的社交网络概念

2.6.2 理解基于位置的社交网络中的用户

2.6.3 位置推荐

2.7 用于经济服务的城市计算

2.7.1 商业位置选择

2.7.2 优化城市物流

2.8 用于公共安全和保障的城市计算

2.8.1 检测城市异常

2.8.2 预测人群流动

2.9 总结

参考文献

第二部分 城市感知与数据采集

第3章 城市感知

3.1 引言

3.1.1 城市感知的四种范式

3.1.2 城市感知的一般框架

3.2 传感器和设施部署

3.2.1 寻找最佳汇合点

3.2.2 最大化覆盖范围

3.2.3 学习排序候选位置

3.2.4 最小化不确定性

3.3 以人为中心的城市感知

3.3.1 数据评估

3.3.2 参与者招募与任务设计

3.4 补充缺失值

3.4.1 问题与挑战

3.4.2 空间模型

3.4.3 时间模型

3.4.4 时空模型

3.5 总结

参考文献

第三部分 城市数据管理

第4章 时空数据管理

4.1 引言

4.1.1 数据结构

4.1.2 查询

4.1.3 索引

4.1.4 检索算法

4.2 数据结构

4.2.1 基于点的空间静态数据

4.2.2 基于点的空间时间序列数据

4.2.3 基于点的时空数据

4.2.4 基于网络的空间静态数据

4.2.5 基于网络的空间时间序列数据

4.2.6 基于网络的时空数据

4.3 空间数据管理