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時(shí)空大數(shù)據(jù)的"形狀":幾何和拓?fù)涞囊暯?/p> 讀者對(duì)象:從事時(shí)空大數(shù)據(jù)、人工智能方向的高年級(jí)本科生、研究生和科研人員
宏觀的、復(fù)雜的地理現(xiàn)象背后,存在簡(jiǎn)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(jié)構(gòu)方式組合和聚集,涌現(xiàn)出我們觀察到的地理現(xiàn)象。因此,若需真正理解地理現(xiàn)象規(guī)律,必須探索微觀層面基本元素的組成、結(jié)構(gòu)特征和相互作用機(jī)制,進(jìn)而理解宏觀現(xiàn)象的演化機(jī)制問題。隨著移動(dòng)定位、無線通信等技術(shù)的快速發(fā)展,我們能夠獲得海量的可以自動(dòng)持續(xù)更新并具有地理標(biāo)簽和時(shí)空語(yǔ)義信息的數(shù)據(jù),即時(shí)空大數(shù)據(jù)。地理大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),構(gòu)成了從人地關(guān)系中揭示地理現(xiàn)象之機(jī)制的條件--借助于各類海量時(shí)空數(shù)據(jù)并通過聚合微觀個(gè)體行為樣本得到群體行為模式,可以研究宏觀人類時(shí)空行為特征,進(jìn)而揭示其時(shí)空分布、聯(lián)系及過程。雖然時(shí)空大數(shù)據(jù)為研究提供了前所未有的機(jī)遇,但是其高維復(fù)雜的特性使得傳統(tǒng)方法難以處理。而高維信息處理的關(guān)鍵是找到嵌入在其中的低維流形。因此,洞察地理大數(shù)據(jù)背后的"形狀"有助于我們更好的理解數(shù)據(jù)。
綜上,本書旨在從時(shí)空大數(shù)據(jù)的潛空間入手,展示基于地理大數(shù)據(jù)低維內(nèi)蘊(yùn)流形的數(shù)據(jù)分析方法,并介紹如何從幾何與拓?fù)涞囊暯沁M(jìn)行時(shí)空大數(shù)據(jù)分析以及如何將其應(yīng)用于各種地理科學(xué)問題。
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