中国地质大学《大数据和城市计算》课程资料下载

01、课程介绍

城市化进程赋予我们现代化的生活，但同时也带来了很多问题和挑战，如空气污染、交通拥堵、能耗增加和规划落后等。由于城市环境极其复杂，要解决这些问题在很多年前看来几乎不太可能。近年来，随着感知技术和计算环境的成熟，各种大数据在城市里悄然而生，如交通流、气象数据、道路网、兴趣点、移动轨迹和社交媒体等。如果使用得当，这些大数据不仅可以及时反映出城市中存在的问题，也可以用来解决城市所面临的挑战，城市计算就是要用城市中的大数据来解决城市本身所面临的挑战，通过对多种异构数据的整合、分析和挖掘，来提取知识和智能，并用这些智能来创造“人－环境－城市”三赢的结果。

城市计算是一个新兴且非常重要的交叉领域，是计算机学科与传统城市规划、交通、能源、经济、环境和社会学等多个领域在城市空间的交汇。它关系到人类未来的生活质量和可持续性发展。本课程提出了城市计算的概念和基本框架，概述了其主要研究问题、常用技术和应用分类，并介绍了一些典型的案例。大数据时代的到来为城市计算提供了更多的机遇和更广阔的前景。

本课程从大学人才通识培养需要出发，《大数据和城市计算》课程系统介绍了当前大数据的基本理论、基本方法和应用技术，并结合10场专题讲座，从数据科学和城市科学问题的角度开展城市计算模型和在规划、环境、卫生和生活等方面的应用。大数据和城市计算是现代信息社会中文科、理科和工科专业本科生需要具备的通识课程。课程旨在对学习者进行数据素养教育，课程紧紧围绕通识教育核心理念，努力培养学习者的地理空间大数据意识、大数据思维、大数据伦理和大数据应用能力，使其在大数据时代和快速发展的城市中获得更好的生存和发展空间。

02、参考文献

Liu, Y., Liu, X., Gao, S., Gong, L., Kang, C., Zhi, Y., … & Shi, L. （2015）。 Social sensing: A new approach to understanding our socioeconomic environments. Annals of the Association of American Geographers, 105（3）， 512-530.

Zheng Y, Capra L, Wolfson O, et al. Urban computing: concepts, methodologies, and applications[J]. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology （TIST）， 2014, 5（3）： 1-55.

郑宇。 （2015）。 城市计算概述。 武汉大学学报 （信息科学版）， 40（1）， 1-13.

03、版权声明

除通识内容外，本课程讲座涉及的所有研究成果资料全部属于中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院高性能空间计算智能实验室（HPSCIL），不得以任何形式用于商业用途和非教育用途。

如有问题请联系姚尧老师（yaoy@cug.edu.cn）。

04、课程安排（24学时）

绪论和课程介绍（2020年秋季学期）：1学时

城市大数据来源及概念：3学时

LBS大数据、城市功能及国家扶贫效率：2学时

轨迹大数据和人群移动模式探究及预测：2学时

手机信令大数据、用户画像和社会隔离：2学时

相关性、机器学习概述和公益项目“宝贝在哪”：2学时?市政大数据、混合城市功能和智慧电网：2学时

街景大数据、城市多维感知和公共卫生：2学时

VGI大数据、知识图谱和居民活动预测：2学时

商业大数据、商业智能和微观城市分析：2学时

物流大数据、强化学习和智能物流优化：2学时

生命游戏模型、多尺度城市模拟和应用：2学时

05、课件下载

点击推送最下方“阅读原文”可直接到达下载链接。“公开版”的课程资料中，因部分课程内容较敏感，故做删除处理，敬请谅解。

06、教材与参考书

无指定教材。

07、推荐参考书目

以下为本课程推荐参考书目，请按需选择。

1——理论类书籍

(英)迈尔-舍恩伯格, (英)库克耶, 《大数据时代》, 浙江人民出版社, 2013年1月

(美)Robert Sedgewick, (美)Kevin Wayne, 《算法(第四版)》, 人民邮电出版社, 2012年10月

周志华, 《机器学习》, 清华大学出版社, 2016年1月

(美)Ian Goodfellow, (加)Yoshua Bengio, (加)Aaron Courville, 《深度学习》, 人民邮电出版社, 2017年7月

(美)Reza Zafarani, (美)Mohammand Ali Abbasi, (美)Huan Liu, 《社会媒体挖掘》, 人民邮电出版社, 2015年11月

吴军, 《数学之美》, 人民邮电出版社, 2012年6月

2——应用类书籍

(美)Holden Karau, (美)Andy Konwinski, (美)Patrick Wendell, (加)Matei Zaharia,《Spark快速大数据分析》, 人民邮电出版社, 2015年9月

(澳)Robert Layton,《Python数据挖掘入门与实践》, 人民邮电出版社,2016年7月

Aston Zhang, Mu Li, (美)Zachary C.Lipton, (德)Alexander J.Smola,《动手学深度学习》,人民邮电出版社, 2019年6月

廖建尚,《物联网开发与应用——基于ZigBee、Simplici TI、低功率蓝牙、Wi-Fi技术》,电子工业出版社, 2017年6月