Handbook of Mobility Data Mining, Volume 1: Data Preprocessing and Visualization
Handbook of Mobility Data Mining, Volume One: Data Preprocessing and Visualization prezintă tehnologiile fundamentale ale mobile big data mining (MDM), metodele avansate de inteligență artificială și aplicațiile de nivel superior, ajutând cititorii să înțeleagă pe deplin MDM cu o abordare de jos în sus. Cartea explică modul de preprocesare a datelor mobile mari, de vizualizare a mobilității urbane, de simulare și predicție a comportamentului de călătorie uman și de evaluare a caracteristicilor mobilității urbane și a performanțelor lor de potrivire ca condiții și constrângeri în sistemele de transport, gestionare a situațiilor de urgență și dezvoltare durabilă.
Cartea conține informații esențiale pentru cercetători, ingineri, operatori, administratori și factori de decizie care doresc să înțeleagă mai bine structura și limitările infra-cunoașterii tehnologiilor actuale. În plus, cartea prezintă modul de proiectare a platformelor MDM care se adaptează la mediul de mobilitate în evoluție, la noile tipuri de transport și la utilizatori, pe baza unei soluții integrate care utilizează capacitățile de detectare și comunicare pentru a aborda provocările semnificative cu care se confruntă domeniul MDM.
Acest volum se concentrează pe modul de preprocesare eficientă a datelor mobile de mari dimensiuni pentru a extrage și a utiliza informații esențiale privind caracteristicile fluxului de persoane din orașe cu dimensiuni ridicate. Cartea oferă mai întâi o teorie și un cadru conceptual, apoi discută despre sursele de date, potrivirea hărților traiectoriilor, filtrarea zgomotului, segmentarea datelor traiectoriilor, evaluarea calității datelor și multe altele, încheind cu un capitol privind protecția vieții private în extragerea datelor mobile mari.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)