时空大数据的技术与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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边馥苓 著

图书标签:

• 时空大数据
• 大数据分析
• 空间数据
• 时间序列
• 数据挖掘
• 地理信息系统
• 数据科学
• 机器学习
• 数据可视化
• 时空数据管理

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503039379

版次：1

商品编码：11934089

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：168

字数：203000

编辑推荐

　　讨论了时空信息与大数据相关技术的交叉知识，提出了时空大数据处理的关键技术，总结了时空大数据的成功应用及面临挑战，并对今后前沿发展方向进行了展望。内容新颖独特，紧跟学术研究前沿，具有一定的前瞻性。

内容简介

　　本书在提出对时空信息和大数据相关概念的认识的基础上，描述大数据应用于时空信息处理方面所需的软硬件平台，分析时空大数据库与传统时空数据库和大数据存储的区别，探讨时空大数据分析为大测绘学科的贡献，提出时空大数据快速计算的方法，并试图探索时空大数据及其处理技术现今存在的问题如何解决和将来的发展方向。本书沿着时空大数据处理技术主线，从时空信息与大数据两个方面进行结构组织并融合，内容新颖独特，紧跟学术研究前沿，具有一定的前瞻性。本书不仅可以作为空间信息与数字工程、计算机、测绘和物联网等领域科技工作者的参考书，还可以作为研究生课程的专业教材。

作者简介

　　边馥苓，女，武汉大学国际软件学院教授，博士生导师，国际软件学院空间信息与数字工程研究中心主任。主要研究方向为空间信息与数字技术。

目录

第1章 从空间信息到时空信息
1.1 时空信息内涵
1.2 时空信息处理
1.3 时空信息处理面临新需求
第2章 认识大数据
2.1 大数据概述
2.2 大数据相关技术
2.3 时空大数据
第3章 时空大数据平台架构
3.1 大数据平台构架建设的必要性及其意义
3.2 时空大数据基础硬件平台
3.3 时空大数据处理软件平台
第4章 时空大数据库
4.1 时空大数据的清洗
4.2 时空大数据的存储
4.3 时空大数据的索引和查询
第5章 时空大数据分析方法
5.1 地理社交网络分析
5.2 轨迹分析
5.3 众包与志愿者地理信息
第6章 时空大数据的快速计算模型
6.1 时空大数据的模型计算概述
6.2 时空大数据特点及快速计算的机会
6.3 基于时空数据挖掘的多种快速计算模型
第7章 时空大数据应用与挑战
7.1 时空大数据典型应用
7.2 时空大数据面临的挑战
参考文献
24.魏武侯称霸中原 239
25.并郑入韩，韩国的高光时刻 246
26.东部大开发，三晋的战略选择 254
27.兄弟相残，三晋的瓦解 260
28.赵肃侯的耻辱葬礼 272
29.赵武灵王的春梦，胡服骑射 279
30.赵北五郡，五原、九原、云中、雁门、代 290
31.中山国中国，大赵盘中餐 301
32.沙丘宫，巨星陨落之地 309
33.后赵武灵王时代 318
34.魏昭王的二次创业 326
35.赵国“将相和” 334
36.阏与之战，两强相遇勇者胜 341
37.孝成王的旷世豪赌 352
38.邯郸之战，战国公子大相聚 368
39.鄗代之战，廉颇封侯 386
40.征服燕国 398
41.李牧大破匈奴 405
42.收复陶郡，魏无忌的宿命 425
43.风再起时，多少猛将可以复活 435
44.国之栋梁，武安君 445
45.赵氏家族，永不凋谢的玫瑰 459
46.代王赵嘉，战斗到后一滴血 467
附录 475

前言/序言

　　统计研究表明，85%以上的大数据都与时空信息相关。随着集成电路与芯片、传感器网络、移动定位、无线通信、移动互联网、高性能计算与存储技术的快速发展与普及，数据采集与计算单元的外延不断扩展，地球电子皮肤、人人都是传感器的梦想正在逐步付诸实践。到2020年，全球产生的数据量的总和将达到40ZB。而随着定位技术的进步，大数据的位置标签越发精确，空间隐喻越发显著。例如，正是因为有了卫星定位、WIFI、移动通信蜂窝定位技术及其微陀螺、加速度计等各种微小传感器的支持，才使得之前虚拟的社交网络系统发展到客观世界与虚拟世界相融合的基于位置的社交网络，并成为互联网企业的必争之地。泛在、互动、非专业、实时、按需服务的新地理信息时代，无疑也将是时空大数据大放异彩的时代。在新地理信息时代多学科交叉中的大测绘科学快速发展的趋势下，本书作者及其所在的科研团队一直在时空大数据相关教学与科研实践中摸索前进。
　　哲学、物理、天文、数学、地学分别从各自学科的角度对时空现象进行了研究，计算机科学、人工智能等领域的专家学者更借助计算机技术，根据不同应用需求，对地理实体的空间、时间和属性维度同时进行研究和处理，但由于受计算机软硬件环境和相关技术方面的限制，存在着诸多困难。因此，人们的研究思路主要集中在只考虑空间、时间和属性特征中任两个变量的情况，近几年来，随着软硬件环境的改善和大数据技术被广泛研究，关于时空信息处理的研究也逐渐增多起来。本书主要分析时空信息与大数据的关系，讨论时空信息处理面临的新研究需求，以及时空大数据平台架构、时空大数据库、时空大数据分析方法、时空大数据的快速计算模型等关键解决技术，总结时空大数据在社交网络、交通运输、公共卫生与医疗、地质灾害监测与预防、竞技体育等方面的成功应用，具有较高的学术价值和应用价值，对空间信息与数字技术专业及大测绘学科的发展都能起到积极的推动作用。
　　近年来，国内外大数据领域的书籍层出不穷，大多数是对大数据的产生和发展，基本原理与主流技术，以及应用领域做相关阐述。国内外相关研究多是基于传统测绘学科的研究并发展创新，其中空间信息相关理论和应用书籍也比较多，但目前市面上没有一本涵盖时空信息与大数据结合内容的应用技术专著，本书的目的之一是填补这方面的空白。本书在对时空信息和大数据相关概念的认识基础上，描述大数据应用于时空信息处理方面所需的软硬件平台，分析时空大数据库与传统时空数据库和大数据存储的区别，探讨时空大数据分析为大测绘学科的贡献，提出时空大数据快速计算方法，并探索时空大数据及其处理技术现今存在问题如何解决和将来的发展方向。本书沿着时空大数据处理技术主线，从时空信息与大数据两个方向进行结构组织，内容新颖独特，紧跟学术研究前沿，具有一定的前瞻性。
　　本书由边馥苓主编，负责选题、结构和内容的确定。由下列人员负责各章节的执笔编写:第1章孟小亮，第2章李晓剑，第3章谭喜成，第4章王黎维，第5章田扬戈，第6章韩波，第7章王志波。最后由边馥苓、孟小亮、崔晓晖负责审校和定稿。
　　由于时间紧促，本书内容在深度和广度上可能存在不足，恳请广大读者多提宝贵意见。
　　边馥苓
　　2016年5月

《数字人文研究前沿：理论、方法与实践》 图书简介 本书聚焦于数字人文领域的前沿探索与创新实践，系统梳理了该学科的理论基础、核心技术以及跨学科的应用案例。它并非一本单纯的技术手册，也不是一篇传统的学术综述，而是一部旨在激发研究者、从业者以及政策制定者思考如何利用新兴数字工具和方法来重塑人文学科研究范式的深度指南。 第一部分：数字人文的理论基础与学科重塑 本部分深入探讨了数字人文（Digital Humanities, DH）的哲学根基及其对传统人文学科的冲击与融合。 第一章：数字时代的知识观与方法论转型 本章首先追溯了数字人文从早期“计算机辅助研究”到当代“计算性批判”（Computational Critique）的演变历程。重点讨论了“可视化即论证”（Visualization as Argumentation）的理论立场，分析了数据驱动的叙事与传统文本分析之间的张力。我们详细探讨了“物质性”（Materiality）在数字环境中的再定义，强调数字对象并非纯粹的抽象信息，而是承载了特定的技术、文化和意识形态的物质载体。此外，本章还批判性地审视了“大数据”在人文学科中的应用边界，提出“小数据”与“深描”（Thick Description）在解释性研究中的不可替代性。探讨了算法公平性、数据偏见在文化遗产分析中的伦理影响，为研究者构建一套审慎的、反思性的数字人文方法论框架。 第二章：人文学科的计算转向：本体论与认识论的挑战 本章专注于理论层面的深入剖析。我们考察了结构主义、后结构主义与计算模式识别之间的理论对话。通过分析计算模型如何反映或扭曲了“意义生成”的过程，本章提出了“计算本体论”的概念，探讨机器如何“理解”文化现象。重点分析了基于本体论（Ontology-based）的数据建模在历史学、文学研究中的潜力与局限。讨论了如何将关键的批判理论（如福柯、德里达的理论）融入到数据清洗、标注和模型训练的过程中，以避免技术还原论的风险。本章还探讨了“可重复性”（Reproducibility）在高度依赖专有软件和数据集的人文学科中的实践困难，并提出了开放科学（Open Science）在DH领域的具体策略。 第二部分：核心技术与方法的实证探索 本部分转向具体的计算技术，并结合具体的人文学科案例，展示如何有效地部署这些工具。 第三章：文本挖掘与自然语言处理的深度应用 本章超越了传统的词频统计，深入探讨了高级自然语言处理（NLP）技术在复杂文本分析中的应用。重点介绍了： 主题模型（Topic Modeling）的局限与进阶： 探讨了BERT、GPT等Transformer模型在识别长篇、多模态文本（如信件集、剧本）中隐含主题的有效性，并提出了如何对模型输出的主题进行深度语义标注的方法。 情感分析与语调映射： 针对历史文献中复杂、微妙的情感表达，介绍了基于上下文嵌入（Contextual Embedding）的情感分析模型，并展示了如何构建特定领域的情感词典来提高准确性。 命名实体识别（NER）与关系抽取（RE）的定制化： 详细讲解了如何针对特定历史时期或特定语言变体，训练出高效的NER模型，用于构建人物、地点、事件之间的知识图谱。 第四章：空间叙事与地理信息系统（GIS）的人文视角 本章关注空间维度在文化研究中的重要性。不再将GIS视为单纯的地图制作工具，而是将其视为一种空间叙事的媒介。内容包括： 历史地图的数字化与空间化分析： 探讨了如何将手绘、不精确的历史地图进行几何校正、叠加（Co-registration）并与现代地理数据进行关联分析。 时空数据可视化（Spatio-temporal Visualization）： 介绍了如何利用时间序列数据和地理信息，动态展示文化现象（如疾病传播、贸易路线变迁、文学人物的移动轨迹）的时空演化过程。 基于兴趣点的文化遗产研究（POI-based Heritage Studies）： 结合众包数据和深度学习的图像识别技术，分析特定文化遗址周围的社会互动模式。 第五章：网络科学与复杂系统在社会文化分析中的应用 本章探讨了如何运用图论和网络分析来揭示隐藏在文本、艺术和历史事件背后的结构性关系。 文学网络分析（Literary Network Analysis）： 构建角色关系网络、合作网络，并应用中心性指标（如中介中心性、特征向量中心性）来量化人物在叙事结构中的影响力。 历史知识图谱的构建与推理： 详细介绍了如何从非结构化历史文本中提取三元组（实体-关系-实体），构建大规模的知识图谱，并利用图嵌入（Graph Embedding）技术进行缺失信息的推断和历史假设的验证。 文化扩散模型的模拟： 运用代理模型（Agent-Based Modeling）来模拟思想、艺术风格或社会规范在特定群体间的传播路径和速度，从而理解文化变迁的动力学机制。 第三部分：实践、伦理与未来展望 本部分关注数字人文研究的实际操作环境、成果呈现以及面向未来的挑战。 第六章：数据策展、工具链管理与合作模式 本章提供了实用的项目管理指导。讨论了如何选择合适的数据库（关系型、图数据库、文档数据库）来存储不同类型的人文数据。重点介绍了“工具链”（Toolchains）的设计理念，即如何将多个异构工具（如Python脚本、R包、前端可视化库）无缝集成，以支持复杂的研究流程。此外，本章深入剖析了跨学科团队（人文学者、计算机科学家、档案管理员）的有效沟通与协作机制，强调建立共同的词汇表和共享的质量控制标准的重要性。 第七章：数字人文的伦理责任与可持续性 本章是全书的伦理核心。它严肃讨论了在人文学科中应用计算技术时必须面对的道德困境： 数据隐私与可访问性： 尤其是在处理敏感的历史档案或个人记录时，如何平衡研究的开放性与个体的隐私权。 算法的解释性与透明度（Explainability）： 研究者必须能够向非技术受众解释模型的决策过程，避免“黑箱”研究在文化阐释中的误导。 文化遗产的长期保存： 探讨了数字策展（Digital Curation）的挑战，包括文件格式的过时性、数据迁移策略以及确保研究成果在未来数十年内仍可被访问和验证的方法。 结语：通往解释性计算的路径 本书最终的目标是倡导一种“解释性计算”（Interpretive Computation）的研究范式，即将计算方法视为扩展人文学者批判性思维的放大镜，而非取代其解释职能的替代品。通过系统地掌握前沿方法，并始终保持对数据背后文化和历史语境的深刻关怀，数字人文研究将能真正实现理论深度与技术广度的统一。本书为致力于推动人文学科走向计算时代的学者，提供了坚实的理论框架和丰富的实践蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书光是书名就足够吸引人了，我一直对“时空大数据”这个概念非常好奇。它听起来像是集合了两个最前沿的领域——时空信息科学和大数据分析。我总是在想，当我们把时间和空间这两个维度的数据结合起来，会发生多么惊人的事情？想象一下，我们可以追踪一个城市的人流流动，分析其随时间的变化，从而优化交通规划、公共服务，甚至预测犯罪发生的热点区域。又或者，我们可以研究气候变化对特定地理区域的影响，比如某个地区的极端天气事件发生的频率和强度是如何随时间演变的。这本书的标题暗示了它可能深入探讨了构建和管理这些海量时空数据的技术基础，比如分布式存储、并行计算，以及如何有效地处理地理空间信息和时间序列数据。我特别期待它能介绍一些实用的技术框架和工具，让我能够理解并尝试应用这些技术来解决实际问题。是不是会有关于如何进行时空数据可视化、如何提取时空模式、以及如何利用机器学习算法来预测时空现象的内容？如果这本书能提供一些案例分析，就更好了，比如在智慧城市、环境监测、精准农业、灾害预警等领域的成功应用，那将是极大的启发。我个人在工作中也遇到过一些需要处理地理位置和时间戳数据的场景，如果这本书能提供切实可行的解决方案，那简直是雪中送炭。它给我一种感觉，这本书不仅仅是理论的堆砌，更是一本能够指导实践的技术指南，帮助我从“知道”走向“做到”。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，“时空大数据”立刻吸引了我的全部注意力。这个概念本身就充满了无限的可能性，仿佛打开了一个连接过去、现在和未来的潘多拉魔盒。我一直以来都对如何从纷繁复杂的数据中挖掘出隐藏在时间维度和空间维度下的深刻联系感到着迷。设想一下，如果我们能够以前所未有的精度描绘出城市发展的轨迹，分析人口迁移的热点与冷点，预测交通拥堵的发生概率，甚至洞察传染病的传播路径，那么这将为城市管理者、规划者以及我们每一个市民带来多大的便利和福祉？再比如，在自然科学领域，如何通过分析海量的卫星遥感数据和地面观测数据，来揭示地球气候变化的长期趋势，预测极端天气事件的发生，甚至模拟地质构造的演变？这本书的书名承诺了对支撑这些应用的核心技术的深入剖析，从数据的采集、存储、处理到分析和挖掘，每一个环节都充满了挑战与创新。我特别关注它是否会详细介绍如何有效地处理海量、异构的时空数据，例如如何对地理空间信息进行高效索引和查询，如何处理动态变化的时间序列数据，以及如何将传统的时空分析方法与现代的大数据处理技术相结合。如果书中能够提供一些关于构建时空大数据平台、开发相关算法以及实际应用场景的案例，那对我而言将是巨大的收获，能够帮助我打开新的研究思路，甚至在实际工作中找到解决问题的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，《时空大数据的技术与方法》，瞬间就抓住了我的目光。它不仅仅是一个书名，更像是一扇通往未来无限可能的大门。我一直对如何从海量、动态、多源的时空数据中提取有价值的信息感到强烈的好奇。想象一下，如果我们能够描绘出城市在时间维度上的“呼吸”，比如分析不同区域的人流密度变化，预测交通拥堵的发生，甚至优化公共资源的分配，那将极大地提升城市管理的效率和居民的生活质量。又或者，在自然科学领域，通过整合卫星遥感、地面传感器、气象观测等海量时空数据，我们可以更精确地监测气候变化，预测极端天气事件，甚至模拟地球系统的演变过程。这本书的书名明确指向了实现这些宏伟目标所必需的“技术”和“方法”。我非常期待它能够深入探讨如何有效地采集、存储、处理和分析海量时空数据，例如如何运用分布式计算框架来应对数据的规模，如何设计高效的时空索引和查询机制，以及如何开发出能够揭示时空规律的挖掘算法和预测模型。如果书中能提供一些具体的案例分析，比如在智慧交通、智慧城市、环境监测、灾害预警等领域的应用实例，那将极大地启发我的思路，帮助我理解这些先进技术如何落地，如何解决实际问题，为我未来的学习和研究提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

“时空大数据”，仅仅是这四个字组合在一起，就足以让我产生无限的遐想。它似乎是一个将地理信息科学、大数据技术、人工智能等多个前沿领域融汇贯通的宝库。我一直对如何从海量、动态、多源的时空数据中提炼出有价值的洞察感到着迷。想象一下，如果我们能够精确描绘出一座城市的“生命脉络”，比如分析人群在一天中不同时间点的流动模式，预测交通拥堵的发生，甚至识别城市发展中的潜在风险区域。又或者，我们可以通过分析全球范围内的气象、地质、海洋等时空数据，更准确地预测自然灾害，更好地理解地球系统的演变规律。这本书的书名预示着它将深入探讨支撑这一切实现的“技术”和“方法”。我好奇它会介绍哪些关键的技术，比如如何构建能够处理海量地理空间数据的数据库系统，如何利用分布式计算框架来加速时空数据的处理和分析，以及如何运用机器学习和深度学习算法来挖掘时空数据中的隐藏模式和进行预测。我尤其关注书中是否会包含一些实际的应用案例，比如在智慧交通、智慧城市、精准农业、环境保护等领域的成功实践，这些案例将极大地帮助我理解理论知识如何转化为实际价值。这本书给我一种感觉，它不仅仅是理论的堆砌，更是一本能够指导实践的宝典，能为我开启新的研究方向和技术思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《时空大数据的技术与方法》立刻勾起了我内心深处的探索欲。在我看来，“时空大数据”是一个极具前瞻性和颠覆性的概念，它融合了时间和空间这两个最 fundamental 的维度，预示着一种全新的数据分析范式。我一直在思考，当我们能够将庞杂的时空信息以一种系统化的方式整合、处理和分析时，会涌现出多少令人惊叹的应用场景。举个例子，在城市管理层面，通过对城市车辆轨迹、行人流动、公共设施使用等时空大数据的深度挖掘，我们可以更精准地优化交通信号灯配时，合理规划公共交通线路，甚至提前预测和应对突发事件，从而构建更智能、更高效、更宜居的智慧城市。又或者，在环境科学领域，如果我们能整合卫星遥感数据、气象观测数据、地表传感器数据等海量时空信息，就能更深入地理解气候变化的影响，监测空气质量和水资源分布，甚至预测自然灾害的发生趋势。这本书的书名暗示了它将聚焦于实现这些宏大愿景所需的技术基石和创新方法，例如如何高效地存储、管理和查询TB甚至PB级别的时空数据，如何运用分布式计算框架处理海量时空数据，以及如何开发出能够揭示时空规律的分析模型和算法。我非常期待书中能够详细阐述这些技术细节，甚至提供一些实际项目中的案例分析，能够帮助我打开思路，为我未来的研究和工作提供宝贵的指导和启示。

评分☆☆☆☆☆

书很不错 没有缺页损坏的情况 封皮也很干净没有压痕

评分☆☆☆☆☆

书中内容不太丰富。

评分☆☆☆☆☆

书中内容不太丰富。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

还是挺不错的

评分☆☆☆☆☆

《时空大数据的技术与方法》紧跟时代发展，好

评分☆☆☆☆☆

《时空大数据的技术与方法》紧跟时代发展，好

评分☆☆☆☆☆

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书很不错 没有缺页损坏的情况 封皮也很干净没有压痕