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发表于2024-11-25
Urban Computing 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
更像是大数据在城市应用的一个论文合集。
评分之前的轨迹计算那本书浓缩成了第十章大部分内容,当然p1以及p2里面介绍索引相关技术的时候很多内容也是从轨迹计算那本书来的。中间介绍了大量整合内容,整合现有技术来解决Urban Computing的问题,这部分不熟悉所以跳着看。即使不是做这个的,比如我,看一看也挺好的,看看拿什么手段来解决问题。只不过可惜的是轨迹计算那本还会专门拿一章来介绍privary的部分,这本书并没有把privary当做重点,只是在第十章讲了一点轨迹数据的privary。只是希望他们实际构建系统的时候把这点考虑进去,否则就是挺吓人的事情。
评分更像是大数据在城市应用的一个论文合集。
评分之前的轨迹计算那本书浓缩成了第十章大部分内容,当然p1以及p2里面介绍索引相关技术的时候很多内容也是从轨迹计算那本书来的。中间介绍了大量整合内容,整合现有技术来解决Urban Computing的问题,这部分不熟悉所以跳着看。即使不是做这个的,比如我,看一看也挺好的,看看拿什么手段来解决问题。只不过可惜的是轨迹计算那本还会专门拿一章来介绍privary的部分,这本书并没有把privary当做重点,只是在第十章讲了一点轨迹数据的privary。只是希望他们实际构建系统的时候把这点考虑进去,否则就是挺吓人的事情。
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Yu Zheng is Vice President and Chief Data Scientist at JD Digits, where he is also President of the Urban Computing Business Unit and Director of JD Intelligent City Research. He is Chair Professor at Shanghai Jiao Tong University and Adjunct Professor at Hong Kong University of Science and Technology. He is the coeditor of Computing with Spatial Trajectories and Editor-in-Chief of ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology.
An authoritative treatment of urban computing, offering an overview of the field, fundamental techniques, advanced models, and novel applications.
Urban computing brings powerful computational techniques to bear on such urban challenges as pollution, energy consumption, and traffic congestion. Using today's large-scale computing infrastructure and data gathered from sensing technologies, urban computing combines computer science with urban planning, transportation, environmental science, sociology, and other areas of urban studies, tackling specific problems with concrete methodologies in a data-centric computing framework. This authoritative treatment of urban computing offers an overview of the field, fundamental techniques, advanced models, and novel applications.
Each chapter acts as a tutorial that introduces readers to an important aspect of urban computing, with references to relevant research. The book outlines key concepts, sources of data, and typical applications; describes four paradigms of urban sensing in sensor-centric and human-centric categories; introduces data management for spatial and spatio-temporal data, from basic indexing and retrieval algorithms to cloud computing platforms; and covers beginning and advanced topics in mining knowledge from urban big data, beginning with fundamental data mining algorithms and progressing to advanced machine learning techniques. Urban Computing provides students, researchers, and application developers with an essential handbook to an evolving interdisciplinary field.
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