博客來
宏觀的、複雜的地理現象背後，存在簡單、根本、微觀的地理基本元素，這些微觀離散單元通過不同的結構方式組合和聚集，湧現出我們觀察到的地理現象。因此，若需真正理解地理現象規律，必須探索微觀層面基本元素的組成、結構特徵和相互作用機制，進而理解宏觀現象的演化機制問題。隨著移動定位、無線通訊等技術的快速發展，我們能夠獲得海量的可以自動持續更新並具有地理標籤和時空語義資訊的資料，即時空大資料。
地理大資料的出現，構成了從人地關係中揭示地理現象之機制的條件--借助于各類海量時空資料並通過聚合微觀個體行為樣本得到群體行為模式，可以研究宏觀人類時空行為特徵，進而揭示其時空分佈、聯繫及過程。雖然時空大資料為研究提供了前所未有的機遇，但是其高維複雜的特性使得傳統方法難以處理。而高維資訊處理的關鍵是找到嵌入在其中的低維流形。因此，洞察地理大資料背後的"形狀"有助於我們更好的理解資料。綜上，本書旨在從時空大資料的潛空間入手，展示基於地理大資料低維內蘊流形的資料分析方法，並介紹如何從幾何與拓撲的視角進行時空大資料分析以及如何將其應用於各種地理科學問題。
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時空大數據的“形狀”：幾何和拓撲的視角的圖書 |
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時空大數據的“形狀”：幾何和拓撲的視角 作者：李海峰 出版社：科學出版社 出版日期：2024-05-01 語言：簡體中文 規格：精裝 / 164頁 / 16k/ 19 x 26 x 2.3 cm / 普通級/ 單色印刷 / 1-1 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：時空大數據的“形狀”：幾何和拓撲的視角
內容簡介
目錄
前言
第1章 時空大數據1
1.1 引言1
1.2 時空大數據的定義1
1.3 時空大數據帶來的挑戰3
1.4 時空大數據的“形狀”4
1.4.1 基於幾何與拓撲視角的分佈假設5
1.4.2 基於幾何與拓撲視角的模型選擇與評估8
1.5 本書組織結構9
參考文獻9
第2章 時空大數據的形狀：幾何和拓撲的基本概念13
2.1 時空大數據的形狀：幾何的觀點13
2.1.1 空間與度量13
2.1.2 曲率14
2.2 時空大數據的形狀：拓撲的觀點19
2.2.1 拓撲不變數19
2.2.2 單純複形，複形20
2.2.3 鏈、邊界運算元21
2.2.4 持續同調23
2.2.5 拓撲資訊總結24
參考文獻27
第3章 統計、幾何及代數視角下的地理網路綜合表徵28
3.1 引言28
3.2 多視角下的地理網路綜合表徵28
3.3 常見城市地理網路30
3.4 單一視角下的地理網路特徵分析結果32
3.4.1 統計視角下的地理網路特徵分析32
3.4.2 幾何視角下的地理網路特徵分析34
3.4.3 代數視角下的地理網路特徵分析38
3.5 單一視角下的地理網路分類方案41
3.6 綜合視角下的地理網路分類方案43
3.7 不同視角下的網路抗毀性研究44
3.7.1 基於節點攻擊的網路抗毀性分析44
3.7.2 基於邊攻擊的網路抗毀性分析47
3.8 小結50
參考文獻51
第4章 基於曲率的城市道路交通網絡脆弱性分析52
4.1 引言52
4.2 基於曲率的城市道路交通網絡脆弱性分析框架53
4.2.1 拓撲結構特性54
4.2.2 通行能力評估55
4.3 城市路網拓撲結構特性分析56
4.3.1 不同城市路網拓撲結構特性56
4.3.2 城市路網拓撲結構特性演進58
4.4 城市路網脆弱性分析60
4.4.1 不同城市路網脆弱性分析60
4.4.2 不同時期城市路網脆弱性變化61
4.5 路網脆弱性指標對比62
4.6 小結65
參考文獻65
第5章 基於曲率的地鐵網路抗毀性研究67
5.1 引言67
5.2 地鐵線路網路與客流傳輸網路構建68
5.2.1 地鐵線路網路的構建68
5.2.2 地鐵客流傳輸網路的構建68
5.3 地鐵網路拓撲結構特性提取69
5.3.1 複雜網路統計指標69
5.3.2OR曲率與地鐵網路70
5.4 地鐵網路拓撲結構特徵分析71
5.4.1 地鐵線路網路拓撲結構特徵分析71
5.4.2 地鐵客流傳輸網路拓撲結構特性73
5.5 地鐵網路抗毀性分析75
5.5.1 地鐵線路網路抗毀性分析75
5.5.2 地鐵客流傳輸網路抗毀性分析77
5.5.3 重要網站及線路分析79
5.6 小結79
參考文獻80
第6章 基於曲率流的城市居民出行網路分析82
6.1 引言82
6.2 基於曲率流的城市居民出行網路分析框架82
6.2.1 網路動態變化分析83
6.2.2 網路動態變化檢測83
6.3 出行網路動態演化85
6.3.1 基於統計指標的出行網路動態演化85
6.3.2 基於曲率指標的出行網路動態演化86
6.4 網路動態變化檢測89
6.5 小結90
第7章 裡奇曲率約束的地理網路表徵學習方法91
7.1 引言91
7.2 曲率圖神經網路模型94
7.2.1 裡奇曲率94
7.2.2 曲率圖神經網路模型構建95
7.3 實驗設置99
7.3.1 數據集介紹99
7.3.2 評價指標102
7.3.3 模型參數設置103
7.3.4 損失函數103
7.3.5 曲率圖神經網路模型的類型105
7.4 實驗驗證與分析105
7.4.1 北京市地鐵網站區域房價預測對比分析105
7.4.2 拓撲結構對圖神經網路模型的影響106
7.4.3 基準數據集節點分類精度對比分析108
7.4.4 模型可解釋性分析110
7.4.5 消融實驗113
7.4.6 模型超參數分析114
7.4.7 模型計算複雜度分析115
7.5 小結117
參考文獻117
第8章 尺度拓撲距離——從拓撲的視角量化尺度效應120
8.1 引言120
8.2 尺度拓撲表徵方法121
8.2.1 尺度快照121
8.2.2 尺度拓撲摘要123
8.3 尺度拓撲距離的定義123
8.4 基於地理交互數據的尺度效應研究案例124
8.4.1 數據與研究區域124
8.4.2 尺度拓撲距離演變125
8.4.3 比較實驗130
8.4.4 討論133
8.5 小結134
參考文獻135
第9章 時空大數據內蘊結構驅動的城市空間模式表徵方法137
9.1 引言137
9.2 城市空間模型介紹139
9.2.1 基本概念139
9.2.2 城市空間模型表徵框架140
9.3 城市功能區探測142
9.3.1 實驗設置142
9.3.2 功能區的分佈和功能注釋142
9.3.3 與單子空間演算法的對比144
9.4 城市功能區發展評價148
參考文獻149
第10章 顧及幾何和拓撲的交通流時間序列聚類分析152
10.1 顧及幾何和拓撲性質的時態數據聚類分析方法153
10.1.1 全域幾何特徵與局部拓撲特徵提取153
10.1.2 幾何拓撲混合度量155
10.1.3 聚類方法156
10.2 交通時空序列數據集介紹156
10.3 交通時空序列聚類158
10.3.1 對比方法158
10.3.2 評價指標158
10.3.3 交通時空序列聚類分析159
10.4 小結162
參考文獻162
第1章 時空大數據1
1.1 引言1
1.2 時空大數據的定義1
1.3 時空大數據帶來的挑戰3
1.4 時空大數據的“形狀”4
1.4.1 基於幾何與拓撲視角的分佈假設5
1.4.2 基於幾何與拓撲視角的模型選擇與評估8
1.5 本書組織結構9
參考文獻9
第2章 時空大數據的形狀：幾何和拓撲的基本概念13
2.1 時空大數據的形狀：幾何的觀點13
2.1.1 空間與度量13
2.1.2 曲率14
2.2 時空大數據的形狀：拓撲的觀點19
2.2.1 拓撲不變數19
2.2.2 單純複形，複形20
2.2.3 鏈、邊界運算元21
2.2.4 持續同調23
2.2.5 拓撲資訊總結24
參考文獻27
第3章 統計、幾何及代數視角下的地理網路綜合表徵28
3.1 引言28
3.2 多視角下的地理網路綜合表徵28
3.3 常見城市地理網路30
3.4 單一視角下的地理網路特徵分析結果32
3.4.1 統計視角下的地理網路特徵分析32
3.4.2 幾何視角下的地理網路特徵分析34
3.4.3 代數視角下的地理網路特徵分析38
3.5 單一視角下的地理網路分類方案41
3.6 綜合視角下的地理網路分類方案43
3.7 不同視角下的網路抗毀性研究44
3.7.1 基於節點攻擊的網路抗毀性分析44
3.7.2 基於邊攻擊的網路抗毀性分析47
3.8 小結50
參考文獻51
第4章 基於曲率的城市道路交通網絡脆弱性分析52
4.1 引言52
4.2 基於曲率的城市道路交通網絡脆弱性分析框架53
4.2.1 拓撲結構特性54
4.2.2 通行能力評估55
4.3 城市路網拓撲結構特性分析56
4.3.1 不同城市路網拓撲結構特性56
4.3.2 城市路網拓撲結構特性演進58
4.4 城市路網脆弱性分析60
4.4.1 不同城市路網脆弱性分析60
4.4.2 不同時期城市路網脆弱性變化61
4.5 路網脆弱性指標對比62
4.6 小結65
參考文獻65
第5章 基於曲率的地鐵網路抗毀性研究67
5.1 引言67
5.2 地鐵線路網路與客流傳輸網路構建68
5.2.1 地鐵線路網路的構建68
5.2.2 地鐵客流傳輸網路的構建68
5.3 地鐵網路拓撲結構特性提取69
5.3.1 複雜網路統計指標69
5.3.2OR曲率與地鐵網路70
5.4 地鐵網路拓撲結構特徵分析71
5.4.1 地鐵線路網路拓撲結構特徵分析71
5.4.2 地鐵客流傳輸網路拓撲結構特性73
5.5 地鐵網路抗毀性分析75
5.5.1 地鐵線路網路抗毀性分析75
5.5.2 地鐵客流傳輸網路抗毀性分析77
5.5.3 重要網站及線路分析79
5.6 小結79
參考文獻80
第6章 基於曲率流的城市居民出行網路分析82
6.1 引言82
6.2 基於曲率流的城市居民出行網路分析框架82
6.2.1 網路動態變化分析83
6.2.2 網路動態變化檢測83
6.3 出行網路動態演化85
6.3.1 基於統計指標的出行網路動態演化85
6.3.2 基於曲率指標的出行網路動態演化86
6.4 網路動態變化檢測89
6.5 小結90
第7章 裡奇曲率約束的地理網路表徵學習方法91
7.1 引言91
7.2 曲率圖神經網路模型94
7.2.1 裡奇曲率94
7.2.2 曲率圖神經網路模型構建95
7.3 實驗設置99
7.3.1 數據集介紹99
7.3.2 評價指標102
7.3.3 模型參數設置103
7.3.4 損失函數103
7.3.5 曲率圖神經網路模型的類型105
7.4 實驗驗證與分析105
7.4.1 北京市地鐵網站區域房價預測對比分析105
7.4.2 拓撲結構對圖神經網路模型的影響106
7.4.3 基準數據集節點分類精度對比分析108
7.4.4 模型可解釋性分析110
7.4.5 消融實驗113
7.4.6 模型超參數分析114
7.4.7 模型計算複雜度分析115
7.5 小結117
參考文獻117
第8章 尺度拓撲距離——從拓撲的視角量化尺度效應120
8.1 引言120
8.2 尺度拓撲表徵方法121
8.2.1 尺度快照121
8.2.2 尺度拓撲摘要123
8.3 尺度拓撲距離的定義123
8.4 基於地理交互數據的尺度效應研究案例124
8.4.1 數據與研究區域124
8.4.2 尺度拓撲距離演變125
8.4.3 比較實驗130
8.4.4 討論133
8.5 小結134
參考文獻135
第9章 時空大數據內蘊結構驅動的城市空間模式表徵方法137
9.1 引言137
9.2 城市空間模型介紹139
9.2.1 基本概念139
9.2.2 城市空間模型表徵框架140
9.3 城市功能區探測142
9.3.1 實驗設置142
9.3.2 功能區的分佈和功能注釋142
9.3.3 與單子空間演算法的對比144
9.4 城市功能區發展評價148
參考文獻149
第10章 顧及幾何和拓撲的交通流時間序列聚類分析152
10.1 顧及幾何和拓撲性質的時態數據聚類分析方法153
10.1.1 全域幾何特徵與局部拓撲特徵提取153
10.1.2 幾何拓撲混合度量155
10.1.3 聚類方法156
10.2 交通時空序列數據集介紹156
10.3 交通時空序列聚類158
10.3.1 對比方法158
10.3.2 評價指標158
10.3.3 交通時空序列聚類分析159
10.4 小結162
參考文獻162
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