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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Serge Abiteboul

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:1999-10-26

价格:USD 71.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781558606227

丛书系列:

图书标签:

• Web开发
• 数据网络
• Web数据
• 数据挖掘
• 信息检索
• 语义网
• 知识图谱
• Linked Data
• 数据科学
• Web技术
• 数据分析

好的，这是一本名为《数据驱动的城市规划与智能交通系统》的图书的详细简介： 《数据驱动的城市规划与智能交通系统》 图书简介 在二十一世纪的今天，城市化进程以前所未有的速度推进，对城市管理、基础设施规划和居民生活质量提出了严峻的挑战。传统的规划方法往往依赖于滞后的统计数据和经验主义的决策，难以适应快速变化的城市动态。为了应对这些挑战，新兴的数据科学技术与城市规划、交通工程的深度融合，催生了一系列变革性的解决方案。《数据驱动的城市规划与智能交通系统》正是这样一部系统而前沿的专著，它聚焦于如何利用海量、多源异构的数据集，驱动更精准、高效、可持续的城市决策与交通管理。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一部构建未来智慧城市的战略蓝图。它深入剖析了数据采集、处理、分析以及模型构建的全过程，旨在为城市规划师、交通工程师、政策制定者以及相关领域的研究人员提供一套切实可行的理论框架和实践指导。 --- 第一部分：数据基础与城市脉络的重构 本书的第一部分奠定了数据驱动城市研究的基石，强调了理解城市作为一个复杂巨系统的必要性，以及构建可靠数据生态系统的关键步骤。 第一章：城市数据的全景图景与数据采集的范式转变 本章首先描绘了支撑现代城市运行的庞大数据源。这包括传统的普查数据、传感器网络（如物联网设备、环境监测站）、移动通信数据（如POI访问记录、基站信令）、社交媒体数据、遥感影像以及公共服务记录。我们探讨了这些数据源的特性、局限性以及它们如何共同构成了城市的“数字孪生”的雏形。重点分析了实时数据流在揭示城市瞬间状态（如突发事件响应、通勤高峰）方面的不可替代性。 第二章：数据预处理、融合与特征工程 原始数据往往是“脏乱”且不规则的。本章详细阐述了处理复杂城市数据的关键技术。内容涵盖了空间数据的拓扑修复、时间序列的插值与去噪、缺失值和异常值的识别与校正。尤其强调了“数据融合”的技术，即如何将异构数据（例如，将静态的街区人口数据与动态的手机信令数据）进行空间和时间对齐，从而生成更具洞察力的综合特征。本章还引入了面向交通需求预测和土地利用分析的定制化特征工程方法。 第三章：城市形态学的量化分析与空间计量基础 理解城市的“骨架”至关重要。本章转向基础的地理信息科学（GIS）和空间统计学。我们超越了简单的地图绘制，深入探讨了如何量化城市形态的复杂性，例如城市斑块的聚集度、连通性、可达性指数（Accessibility Indices）。通过引入空间自相关性（Moran's I）、空间回归模型等计量工具，我们指导读者如何识别城市空间中的热点区域（Hotspots）及其驱动因素，为后续的规划干预提供科学依据。 --- 第二部分：数据驱动的交通需求建模与管理 交通系统是城市功能的集中体现，也是数据应用最为活跃的领域。第二部分专注于如何利用数据重塑交通规划与运营的各个环节。 第四章：下一代交通需求预测模型（Trip Generation & Distribution） 传统的四阶段法（4-Step Model）正在被更精细化的基于活动的模型（Activity-Based Models, ABM）和基于实体的模型（Agent-Based Models, AAM）所取代。本章详细解析了如何利用个人出行链数据、电子支付数据来构建高分辨率的出行生成模型。重点介绍了机器学习（如随机森林、梯度提升机）在预测个体出行决策（OD对、出行模式选择）中的应用，极大地提高了预测的精度和对新情景的敏感性。 第五章：实时交通流监测与网络性能评估 在智能交通系统（ITS）的核心，是对交通流的实时掌握。本章深入探讨了浮动车数据（FCD）、线圈检测器数据和视频分析在提取实时拥堵指标上的应用。我们不仅关注平均速度，还侧重于分析交通流的波速、排队长度以及路网的鲁棒性指标。同时，本章详细介绍了基于图论和网络流理论的实时拥堵诊断方法。 第六章：需求响应型交通服务（DRT）与共享出行的优化 随着共享单车、网约车和按需公交的兴起，交通供给也趋向灵活化。本章探讨了如何利用实时需求数据进行资源优化配置。内容包括拼车路径优化算法、动态定价策略的制定，以及如何通过数据分析来设计最有效的需求响应型公交线路，以填补传统公交网络的空白，特别是服务于“最后一公里”的问题。 --- 第三部分：数据在城市规划与基础设施决策中的应用 本部分将视角从交通系统扩展到更广阔的城市空间规划领域，展示数据如何指导土地利用、公共服务布局和基础设施的生命周期管理。 第七章：土地利用与交通的协同规划（LUTI） 土地利用和交通是相互塑造的。本章致力于建立量化的LUTI模型。通过集成地块属性数据、人口密度和就业分布数据，我们演示了如何模拟不同规划方案（如TOD开发、混合功能分区）对未来交通需求和通勤模式的长期影响。这包括使用贝叶斯网络和结构方程模型来揭示土地利用政策对出行距离和模式选择的因果链条。 第八章：城市基础设施的预测性维护与韧性评估 城市基础设施（如桥梁、隧道、供水管网）的失效代价高昂。本章介绍了如何利用传感器数据、历史维护记录和环境监测数据（如气候变化、地质活动）构建基础设施的健康监测系统（SHM）。关键在于从“反应式维护”转向“预测性维护”，通过剩余寿命预测模型，优化维护资源的投入时机和地点，从而提高城市基础设施的整体韧性和服务连续性。 第九章：公共服务设施的空间公平性分析 一个高效的城市必须是公平的城市。本章侧重于评估教育、医疗、绿地等关键公共服务在空间上的可达性和分配公平性。我们引入了多目标优化方法来平衡服务效率与空间公平，例如，如何通过调整新学校的选址，以最小化特定弱势群体的平均通勤距离。本章强调了从“最远距离”到“机会可达性”的衡量标准转变。 --- 第四部分：治理、伦理与面向未来的挑战 数据驱动的变革并非没有代价。最后一部分着眼于实际应用中的挑战、伦理考量以及未来的发展方向。 第十章：数据治理、隐私保护与安全挑战 在收集和分析大量个人出行数据时，隐私保护是核心议题。本章详细介绍了实现数据可用性与隐私保护平衡的技术，如差分隐私（Differential Privacy）、数据脱敏技术以及安全多方计算（SMPC）在交通数据共享中的应用。同时，探讨了智能交通系统面临的网络攻击风险及应对策略。 第十一章：人机协同的决策支持系统构建 最终，数据是为了辅助人类决策，而非取代人类。本章聚焦于如何将复杂的分析结果以直观、可解释的方式呈现给决策者。内容包括可视化工具的开发、不确定性量化的传达，以及如何设计反馈机制，确保规划人员能够理解模型的假设并对其进行必要的干预和调整，实现真正的“人机协同”规划流程。 总结与展望 本书总结了当前数据科学在城市规划和交通领域取得的成就，并前瞻性地指出了未来研究的重点，例如超大规模图神经网络在城市模拟中的应用、城市级的因果推断方法，以及构建跨部门、跨层级的城市数据共享与协同平台。 《数据驱动的城市规划与智能交通系统》为读者提供了一个理解、构建和运营未来智慧城市的全面技术和理论工具箱。它旨在帮助专业人士将海量数据转化为可操作的洞察力，最终建设出更宜居、更高效、更具韧性的城市环境。

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这本书的篇幅不小，内容也非常详实，但读起来却毫不费力，这得益于作者优秀的叙事风格和逻辑结构。《Data on the Web》为我提供了一个理解互联网数据生态的全新视角。我不再仅仅将网络视为一个信息的集合体，而是将其看作一个庞大而复杂的数据网络。书中关于数据模型的讲解，以及如何将现实世界的数据映射到网络上的表示，让我对数据的抽象和结构化有了更深的认识。我特别欣赏作者对于数据互操作性问题的深入探讨，这让我理解了为什么在网络环境下实现数据的无缝交换和共享如此困难，以及有哪些方法可以尝试解决。整本书读下来，我感觉自己对网络数据的理解提升了一个档次。

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我一直对“大数据”这个词有所耳闻，但总觉得它离我比较遥远，并且充满了神秘感。《Data on the Web》则以一种非常接地气的方式，向我展示了数据在网络世界中的真实面貌。它不仅仅是关于海量的数据，更是关于这些数据所处的环境、它们如何被访问和处理。作者对于不同数据存储和处理技术的对比分析，让我对如何选择合适的技术栈有了更清晰的认识。例如，书中关于分布式文件系统和关系型数据库在网络数据处理中的应用场景，就提供了非常有价值的参考。读完这本书，我不再对“大数据”感到望而却步，而是觉得它是一个可以被理解和利用的现实。

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我一直对互联网上的信息流动和价值创造机制感到好奇。在阅读《Data on the Web》之前，我对数据在网络上的“流动”概念并不清晰，只觉得信息似乎是凭空出现和传播的。这本书则像一位经验丰富的向导，一步步揭示了数据是如何在网络中产生、传输、存储、处理和消费的全过程。作者对于不同技术栈在数据网络中的作用，以及它们之间如何协同工作，进行了非常细致的描绘。我尤其被书中关于数据集成和数据转换的部分所打动，这让我明白了为什么我们经常会遇到格式不统一、质量参差不齐的数据，以及如何克服这些挑战。这本书不仅仅是理论的堆砌，而是充满了实际应用的案例和技术细节。

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在阅读《Data on the Web》之前，我对数据在网络上的“生命周期”并没有一个完整的概念。我以为数据一旦发布到网上，就一直存在于那里了。这本书则让我认识到，数据在网络上的存在和演变是一个更为复杂和动态的过程。作者详细阐述了数据的生成、存储、更新、删除以及归档等各个阶段，以及在这些阶段可能遇到的技术挑战和解决方案。我尤其被书中关于数据版本控制和数据迁移的讨论所吸引，这让我深刻理解了数据管理的复杂性。这本书的知识密度很高，但作者的讲解清晰流畅，让我能够逐步掌握这些重要的概念，并且看到了数据在网络世界中是如何被精心维护和迭代的。

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从一个普通用户的角度来看，我们每天都在消耗网络数据，但很少思考这些数据是如何被组织和呈现的。《Data on the Web》则是一本让我“看见”数据幕后运行的书。它详细介绍了数据在网络传输过程中的各种协议、格式和标准，以及如何确保数据的完整性和一致性。我尤其对书中关于数据可视化和用户界面设计的相关章节印象深刻，这让我理解了为什么有些网站的数据呈现方式更直观、更有吸引力。作者的讲解深入浅出，将复杂的网络数据技术转化为易于理解的知识，极大地拓宽了我的视野。这本书让我对互联网的运行有了更深层次的敬意。

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我一直对如何从看似杂乱无章的网络信息中挖掘出有价值的洞见感到好奇。市面上关于数据分析的书籍不少，但很多都侧重于算法或某个特定领域，很少有能从宏观角度审视“网络上”的数据本身。《Data on the Web》恰好填补了这一空白。它不仅探讨了数据的收集和存储，更重要的是，它深入剖析了数据在网络这个动态环境中的特性，以及由此带来的挑战和机遇。书中关于数据质量、数据隐私、数据安全等方面的讨论，让我对现实世界中的数据应用有了更深刻的理解。例如，作者在探讨如何处理网络爬虫收集到的非结构化数据时，提供了一些非常实用的策略和工具。这让我意识到，即使是看似简单的数据获取，背后也蕴含着大量的技术细节和决策考量。

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《Data on the Web》对我而言，更像是一本“数据世界的旅行指南”。我之前可能只是在海边远远地望见了数据这片浩瀚的海洋，但这本书却带领我驶入了这片海洋的深处。它详细介绍了数据在网络上航行所需要经历的各种“港口”（如数据库、数据仓库、数据湖），以及在航行过程中可能遇到的“风浪”（如数据漂移、数据孤岛）。作者对于如何有效地导航和管理这些数据，提供了非常丰富的理论和实践指导。我特别喜欢其中关于数据治理和数据生命周期管理的章节，这让我认识到，数据并非一成不变，而是一个需要持续关注和维护的动态过程。这本书的知识体系非常完整，涵盖了从基础概念到高级应用的各个层面。

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坦白说，我抱着一种“看看如今互联网上的数据都在玩什么花样”的心态翻开了《Data on the Web》。然而，这本书的深度和广度远远超出了我的预期。它不仅仅是关于“如何获取数据”，更是关于“数据在网络上的存在方式”以及“如何理解和利用这种存在方式”。作者对于不同类型网络数据的分类和描述，比如社交媒体数据、地理位置数据、传感器数据等等，都非常精准，并且揭示了它们各自的独特价值和潜在的应用场景。我尤其被书中关于语义网和Linked Data的概念所吸引，这让我看到了一个更智能、更互联的数据世界的可能性。书中对这些前沿概念的介绍，既不过于晦涩，也不过于浅显，恰到好处地激发了我进一步探索的兴趣。

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在阅读《Data on the Web》之前，我对于网络数据的规模、复杂性以及它所蕴含的巨大潜力，其实并没有一个非常清晰的认识。我大概知道我们每天都在产生海量的数据，但“海量”到底有多海量？这些数据是如何被组织、存储、检索和利用的？这些问题在我脑海中一直模糊不清。这本书则以一种非常系统且引人入胜的方式，为我拨开了迷雾。它并没有仅仅停留在概念层面，而是深入到数据在网络环境中各个环节的运作机制。从最初的数据生成，到数据如何在不同的平台和格式之间流动，再到如何通过各种技术手段对这些分散、异构的数据进行整合和分析，书中都给出了详尽的阐述。我尤其欣赏作者在解释一些技术性概念时所采用的类比和图示，它们极大地降低了理解门槛，让我这个非专业人士也能津津有味地读下去。

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我一直认为，网络数据是信息时代最重要的资源之一，但如何有效地管理和利用它，一直是困扰我的问题。《Data on the Web》提供了一个非常全面和系统的框架。书中关于数据采集、数据清洗、数据建模、数据分析等各个环节的论述，都非常到位，并且结合了大量的网络数据应用案例。我特别欣赏作者对于不同数据挖掘算法在网络数据分析中的应用讲解，这让我看到了如何从海量数据中发现隐藏的模式和规律。这本书的知识点非常扎实，并且具有很强的实践指导意义。读完之后，我感觉自己对如何着手处理和分析网络数据，有了一个清晰的路线图。

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