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335千字 字数
2025-02-01 发行日期
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主编推荐语

详解城市计算如何助力城市解决实际问题，实现高质量发展。

内容简介

本书由京东集团副总裁、城市计算业务单元的负责人郑宇博士所著，详细介绍了城市计算的基本概念、方法论、关键技术及其在各个领域的应用案例，其中包括大数据分析、物联网、人工智能、地理信息系统等现代信息技术在城市计算中的应用，以及城市规划、交通、环境、能源等领域的具体实践。通过这些案例，读者可以了解城市计算如何助力城市解决实际问题，实现高质量发展。

目录

  • 版权信息
  • 译者序
  • 前言
  • 致谢
  • 关于作者
  • 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
  • 1.4 城市计算的关键挑战
  • 1.5 城市数据
  • 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
  • 2.3 用于交通系统的城市计算
  • 2.4 用于环境的城市计算
  • 2.5 用于城市能源消耗的城市计算
  • 2.6 用于社交应用的城市计算
  • 2.7 用于经济服务的城市计算
  • 2.8 用于公共安全和保障的城市计算
  • 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
  • 3.2 传感器和设施部署
  • 3.3 以人为中心的城市感知
  • 3.4 补充缺失值
  • 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
  • 4.2 数据结构
  • 4.3 空间数据管理
  • 4.4 时空数据管理
  • 4.5 管理多个数据集的混合索引
  • 4.6 总结
  • 参考文献
  • 第5章 云计算导论
  • 5.1 引言
  • 5.2 存储
  • 5.3 计算
  • 5.4 应用
  • 5.5 总结
  • 参考文献
  • 第6章 在云端管理时空数据
  • 6.1 引言
  • 6.2 管理基于点的数据
  • 6.3 管理基于网络的数据
  • 6.4 城市大数据平台
  • 6.5 总结
  • 第四部分 城市数据分析
  • 第7章 城市数据的基本数据挖掘技术
  • 7.1 引言
  • 7.2 数据预处理
  • 7.3 频繁模式挖掘和关联规则
  • 7.4 聚类
  • 7.5 分类
  • 7.6 回归
  • 7.7 异常值检测
  • 7.8 总结
  • 参考文献
  • 第8章 用于时空数据的高级机器学习技术
  • 8.1 引言
  • 8.2 时空数据的独特性质
  • 8.3 协同过滤
  • 8.4 矩阵分解
  • 8.5 张量分解
  • 8.6 概率图模型
  • 8.7 深度学习
  • 8.8 强化学习
  • 8.9 总结
  • 参考文献
  • 第9章 跨领域知识融合
  • 9.1 引言
  • 9.2 基于阶段的知识融合
  • 9.3 基于特征的知识融合
  • 9.4 基于语义意义的知识融合
  • 9.5 不同融合方法的比较
  • 9.6 总结
  • 参考文献
  • 第10章 城市数据分析的高级主题
  • 10.1 如何选择有用的数据集
  • 10.2 轨迹数据挖掘
  • 10.3 将机器学习与数据管理相结合
  • 10.4 交互式视觉数据分析
  • 10.5 总结
  • 参考文献
  • 推荐阅读
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。