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內容簡介： 智慧城市是5G和人工智能（artificial intelligence，AI）等前沿科技密集应用的新兴领域，也是我国实现可持续发展的重大战略选择。城市大数据的分析与应用是构建智慧城市的关键技术。城市大数据不仅具有典型的海量、异构和高价值密度的特点，还具有独特的时空感知特征和社会感知特征，这为数据建模带来了全新的挑战，但也为构建从微观到宏观的智慧城市应用带来了前所未有的机遇。《城市大数据挖掘与应用》系统地介绍了城市大数据的概念及其核心建模方法，并以作者及其所带领的科研团队近年来的研究成果为例，围绕智能预测与规律探索两类典型智慧城市应用场景，详细地阐述了国内外在该领域的前沿热点和发展趋势。《城市大数据挖掘与应用》共分7章，内容包括城市大数据概述，基于城市大数据的城市人口管理、交通管理与位置服务等微观问题，以及基于城市大数据的城市规划管理、经济发展、战略选择等宏观问题。 目錄： 目录 第1章 城市大数据 1 1.1 城市治理与城市大数据 1 1.2 城市大数据驱动的城市治理新范式 5 1.3 城市大数据的类型和特点 7 1.4 城市大数据的应用场景与关键技术 13 1.5 本书章节安排 22 参考文献 24 第2章 面向城市人口管理的手机用户身份识别与分析 29 2.1 本章引言 30 2.2 相关工作 31 2.3 手机信令数据的介绍 34 2.4 基于跨域信息的手机用户身份识别模型设计 38 2.5 基于手机信令数据的城市居民行为分析案例 50 2.6 本章小结 64 参考文献 64 第3章 面向城市交通管理的路段速度预测与拥堵溯源 68 3.1 本章引言 68 3.2 相关工作 69 3.3 基于深度学习模型的交通预测算法设计 73 3.4 基于深度学习模型的路段重要性评价算法 84 3.5 基于数据的交通预测算法验证与拥堵源头分析 91 3.6 本章小结 104 参考文献 104 第4章 面向城市位置服务的用户定位分析与访问预测 107 4.1 本章引言 107 4.2 相关工作 110 4.3 移动轨迹与信号强度序列融合的端到端神经网络设计 112 4.4 基于定位数据的用户访问预测与分析实验设置 117 4.5 基于定位数据的用户访问预测与分析实验结果 121 4.6 本章小结 129 参考文献 130 第5章 面向城市规划管理的时空结构发现与趋势分析 134 5.1 本章引言 134 5.2 相关工作 135 5.3 基于矩阵的数据活化方法 137 5.4 基于张量的数据分析方法 147 5.5 基于张量的城市时空结构建模 158 5.6 实验一：交通流量预测 169 5.7 实验二：城市时空结构发现 172 5.8 本章小结 175 参考文献 176 第6章 面向城市经济发展的劳动力迁移预测与结构分析 179 6.1 本章引言 179 6.2 相关工作 181 6.3 劳动力迁移流量预测 183 6.4 劳动力迁移模式挖掘 192 6.5 区域经济发展启示 198 6.6 本章小结 200 参考文献 202 第7章 面向城市战略选择的双层网络分析与能力评价 205 7.1 本章引言 205 7.2 相关工作 207 7.3 城市间信息流与人流的关系 210 7.4 城市资源利用和聚集能力评价 217 7.5 城市定位规划启示 225 7.6 本章小结 228 参考文献 229 索引 234

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