面向互聯網資源的城市感知關鍵技術 周超然 張昕 馬欣 9787118134544 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：國防工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202409*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：面向互聯網資源的城市感知關鍵技術 ISBN：9787118134544 出版社：國防工業 著編譯者：周超然 張昕 馬欣 頁數：192 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1688442 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書聚焦于將互聯網作為感測資源以實現城市感知，來解決傳統感知技術面臨的感測設備成本高、數據採樣規模小、知識信息難挖掘等問題。通過分析相關理論方法，將城市感知劃分為若干共性關鍵環節，總結出一個面向互聯網資源的感知技術框架，概述了城市感知的研究路線，面向互聯網位置服務數據資源發現、互聯網泛在城市數據獲取、低質城市數據整合與處理、實體關係表示與城市知識提取和服務應用構建五個關鍵技術問題給出解決方案。 本書可供城市計算、群智感知等領域的研究人員閱讀。讀者可通過學習本書建立城市感知知識體系，運用技術方法，進一步開展城市感知、時空數據管理與分祈挖掘和智能應用服務構建等方面的研究工作。目錄 第1章 緒論1 1 概述 1 1 1 問題背景 1 1 2 價值與意義 1 2 技術現狀 1 2 1 城市計算 1 2 2 城市感知 1 2 3 群智感知 1 2 4 互聯網數據挖掘 1 3 本書的主要內容 1 4 本書組織結構 第2章 技術框架與基礎理論 2 1 面向互聯網資源的城市感知技術框架 2 1 1 互聯網目標數據資源發現 2 1 2 文本數據識別與提取 2 1 3 城市數據管理與處理 2 1 4 城市知識提取 2 1 5 服務構建與城市改善 2 2 基礎理論及方法 2 2 1 深度學習 2 2 2 集成學習 2 2 3 詞嵌入 2 2 4 文本分類 2 2 5 命名實體識別 2 2 6 實體對齊 2 2 7 關係提取 2 3 本章小結 第3章 互聯網位置服務數據資源發現技術 3 1 關鍵問題闡釋 3 1 1 問題解析 3 1 2 解決思路 3 1 3 相關技術基礎 3 2 基於網頁分析的位置服務數據資源發現模型 3 2 1 模型設計與結構 3 2 2 引入多粒度概念的語義信息表示與嵌入構建 3 2 3 輸入嵌入的局部級注意力計算 3 2 4 基於深度卷積神經網路的特徵提取 3 2 5 引入網頁結構特徵的標籤級注意力計算 3 2 6 模型訓練 3 3 基於注意力機制與集成學習的網頁分析方法 3 3 1 基於注意力機制的CNN基學習器 3 3 2 基於網頁結構特徵的集成學習器構建 3 4 資源發現模型性能評價 3 4 1 實驗設置 3 4 2 模型優化及分析 3 4 3 實驗結果及評價 3 5 本章小結 第4章 互聯網泛在城市數據獲取技術 4 1 關鍵問題闡釋 4 1 1 問題解析 4 1 2 解決思路 4 1 3 相關技術基礎 4 2 基於深度學習的互聯網泛在城市文本數據獲取方法 4 2 1 城市數據獲取方法架構 4 2 2 基於深度學習的城市文本數據識別模型 4 2 3 基於網頁特徵與Web聚類的城市數據提取方法 4 3 數據獲取方法分析與評估 4 3 1 實驗設置 4 3 2 城市數據識別性能評估 4 3 3 EUWC參數優化實驗 4 3 4 互聯網泛在城市數據抽取性能評估 4 4 本章小結 第5章 低質城市數據整合與處理技術 5 1 關鍵問題闡釋 5 1 1 問題解析 5 1 2 解決思路 5 1 3 相關技術基礎 5 2 基於短文本擴展的城市興趣點功能信息補全方法 5 2 1 信息補全方法架構 5 2 2 基於搜索引擎和SiteO 演算法的擴展文本獲取 5 2 3 POI城市功能自動判別模型構建 5 3 信息補全方法性能評價 5 3 1 實驗設置 5 3 2 模型性能優化實驗 5 3 3 特徵擴展與引入注意力對模型性能的影響 5 4 基於實體對齊的多源位置服務數據整合方法 5 4 1 數據整合方法架構 5 4 2 基於多屬性度量的POI實體對齊 5 4 3 基於PSO的度量屬性權重優化 5 4 4 基於實體對齊結果的數據整合 5 5 數據整合方法性能評價 5 5 1 實驗設置 5 5 2 實體對齊方法評價 5 5 3 位置服務數據整合示例 5 6 本章小結 第6章 實體關係表示與城市知識提取技術 6 1 關鍵問題闡釋 6 1 1 問題解析 6 1 2 研究思路 6 1 3 相關技術基礎 6 2 大規模數據條件下的城市關係知識提取模型 6 2 1 模型架構 6 2 2 多特徵輸入構建與表示 6 2 3 雙向長短期記憶網路 6 2 4 卷積神經網路 6 2 5 基於實例注意力計算的雜訊信息過濾 6 3 關係提取方法性能評價 6 3 1 實驗設置 6 3 2 評價指標 6 3 3 結果分析 6 4 本章小結 第7章 服務應用構建技術 7 1 關鍵問題闡釋 7 1 1 問題解析 7 1 2 解決思路 7 1 3 相關技術基礎 7 2 基於網格模型的區域通行特徵分析及趨勢預測 7 2 1 融合時空相關性的神經網路路段行程時間預測方法 7 2 2 基於CNN-LSTM的區域交通流量預測方法 7 3 基於多智能體的城區人群遷移行為分析方法 7 3 1 緊急情況下的多智能體模擬模型 7 3 2 基於多智能體的人群疏散遷移模擬模擬 7 4 本章小結 第8章 總結與展望 8 1 總結 8 2 未來展望 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
