具体描述
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.
作者简介
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.
目录信息
读后感
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用户评价
**读完这本《Urban Computing》，我最大的感受是它极大地拓展了我对“城市”这个概念的理解边界。** 以前我觉得城市是钢筋水泥，是拥堵的街道，但这本书让我看到了它背后流动的、无形的智能网络。作者在关于城市空间感知和个性化服务的章节中，引入了一些前沿的交叉学科知识，比如地理信息科学与机器学习的融合，讲解得丝丝入扣，引人入胜。我个人对其中关于动态定价和资源调配的章节印象最为深刻，书中提出的模型优化思路，比起我之前接触过的任何同类文献都要更加灵活和贴近现实的波动性。总的来说，这是一部既有理论深度，又不失实践温度的佳作，它成功地架设起了一座连接学术研究与城市治理的坚实桥梁，对于想要站在行业前沿的读者来说，是不可多得的宝藏。
评分**坦白说，初次接触这个领域时，我曾感到有些畏惧，觉得它过于宏大和晦涩。** 然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象。它的结构安排极其精妙，仿佛一位经验丰富的导游，带着我们从城市的基础设施层层向上，逐步解锁更高级的智能应用。我尤其喜欢它在案例分析部分所展现的细致入微。书中对某一特定区域的能耗优化研究，详述了从传感器部署到数据清洗，再到最终预测模型的建立的全过程，每一步骤都有清晰的逻辑链条支撑。这种实战性的描述，让我这个非技术出身的读者也能大致领会背后的运作原理。书中的插图和图表设计也十分出色，用直观的方式解释了抽象的概念，大大降低了学习的门槛。如果说有些书籍是把知识点扔给你让你自己拼凑，那这本书就像是递给你一张完整的、已经标好了关键路径的地图，让你在探索城市计算的广阔天地时，少走了许多弯路。
评分**这本关于城市计算的著作，实在让人眼前一亮。** 从我翻开第一页开始，就被作者那深入浅出的叙述方式深深吸引住了。它并没有停留在对技术名词的堆砌上，而是非常巧妙地将复杂的算法和模型融入到我们日常生活的真实场景中。比如，书中对智能交通系统的分析，简直是把城市脉络的每一个毛细血管都解剖出来了。我特别欣赏它对数据隐私和伦理问题的探讨，这在当前大数据时代背景下显得尤为重要和有远见。作者并没有给出简单粗暴的解决方案，而是引导读者去思考技术与人文之间的平衡点，这种思辨的深度，是许多同类书籍所欠缺的。它更像是一份详尽的城市运营蓝图，而非冰冷的教科书，读起来酣畅淋漓，每读完一个章节，都会忍不住想走到窗边，重新审视脚下这座我生活了多年的城市，想象着那些看不见的数字流是如何驱动着这一切的运转。对于希望了解城市如何通过科技实现精细化管理的专业人士来说，这绝对是案头必备的参考资料。
评分**与其说这是一本专著，不如说它是一份充满洞察力的城市发展诊断报告。** 书中对于传统城市规划模式的批判，是那种温和而坚定的、基于数据事实的批评，而不是空洞的指责。我特别欣赏作者在探讨“数字孪生”概念时，所展现出的那种对未来技术应用场景的细腻描摹，他没有把技术描述得高不可攀，而是让它变得触手可及，仿佛每一个市民都能从中受益。阅读过程中，我感觉自己像是一个旁观者，又像是一个深度参与者，见证着城市如何通过量化分析而变得更加高效和宜居。这本书的语言风格，老练而自信，没有冗余的辞藻，每一个句子似乎都经过了精心的斟酌，确保信息的最大密度和最清晰的传达。对于渴望理解城市未来形态的决策者和技术人员而言，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种全新的思考框架。
评分**这本书的价值，远超出了其作为一本技术书籍的范畴。** 它更像是一部对未来城市生活方式的深度预言书。作者在描述“智慧社区”和“弹性城市”时，那种充满人文关怀的笔触，让人读后心潮澎湃。书中对如何利用城市大数据提升灾害响应效率的论述，逻辑清晰，极具操作性，体现了作者深厚的行业积累和对社会责任的担当。我注意到，作者在讨论实时数据流处理时，并没有陷入过多的技术细节的泥潭，而是着重强调了如何将“快”转化为“准”，即如何确保高时效性的决策是基于高质量的洞察。这种宏观视野和微观执行力的完美结合，是这本书最令人称道之处。它不是一本教你如何写代码的书，而是教你如何用科技的语言与城市进行有效对话的指南。
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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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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