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1、大数据与城市管理,大数据与城市管理,背景,城市计算基本框架,核心问题,典型应用,4,1,2,3,城市化进程带来诸多 问题！,背景,规划落后,交通拥堵,空气污染,能耗增加,解决方案：智慧城市,城市计算基本框架,什么是城市计算？ 城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等）的过程。 大数据在城市计算起的作用？ 理解各种城市现象的本质，甚至预测城市的未来。,城市计算基本框架,多数据 多任务 系统,1 城市感知,3 异构数据的协同极端,2 海量异构数据的管理,4 虚实结合的混合式系统,核心问题,核心问题,核心问题 1 城
2、市感知,城市中的资源,数据收集与传输,收集数据,传输数据,如何高效、可靠的收集数据？ 应对数据产生的难以预测、不可控性,如何实时传输来自四面八方、不同类型的数据？,手机,传感器,车辆,人： 非常重要,多媒体数据,社交网络,流数据,交通流量,核心问题 2 海量异构数据的管理,时序数据,气象,空间数据,兴趣点,空间图数据,道路,轨迹数据,人的移动,海量 异构,核心问题 3 异构数据的协同计算,如何从不同的数据源中获取相互增强的知识,在保证知识提取深度的同时，如何提高对大数据的分析效率,数据维度的增加也容易导致数据稀疏性,获取知识,数据分析,数据稀疏性,核心问题 4 虚实结合的混合式系统,数据在物理
3、和虚拟世界中来回穿行,虚拟世界,信息在云端被分析和处理，云再将提取的知识作为服务提供给物理世界的终端用户,物理世界,信息产生于物理世界，然后传到云端 物理端的“用户”使用经过分析和处理的信息服务,城市管理典型应用,应用分类,城市规划,经济,健康和安全,交通,环境,能源,典型应用城市规划,搜寻城市道路网中不合理的规划,大规模车流轨数据,3个月出租车数据分析结果,典型应用智能交通,出租车解决方案应对打车难问题,T-Finder 系统： 蓝色道路空车概率高,T-Share 系统： 实时动态拼车,上 U1 上 U2 下 U1 上 U3 下 U2 下 U3,典型应用环境,空气质量固定检测 与 传感器流动
4、检测,北京城区： 22个空气质量监测站点 哥本哈根： 行动中的自行车上的传感器监测 群体感知,北京城区细粒度空气质量 不同颜色表示不同污染水平,典型应用能源,新能源汽车充电站规划,典型应用城市安全和应急响应,交通异常原因分析 与 灾难防治,由于马拉松， 紫色线改走绿色线，故绿色线异常拥堵,通过分析 160 万日本人一年的 GPS 移动轨迹数据库来对日本大地震和福岛核事故发生后的灾民移动、避难行为进行建模、预测和模拟。,参考文献,Yu Zheng, Furui Liu, Hsun-Ping Hsie. U-Air: When Urban Air Quality Inference Meets B
5、ig Data. KDD 2013. Yu Zheng, Yanchi Liu, Jing Yuan, Xing Xie, Urban Computing with Taxicabs, UbiComp 2011. Jing Yuan, Yu Zheng, Chengyang Zhang, Wenlei Xie, Xing Xie, Guangzhong Sun, Yan Huang. T-Drive:Driving Directions Based on Taxi Trajectories. ACM SIGSPATIAL GIS 2010. Jing Yuan, Yu Zheng, Xing
6、Xie, Guangzhong Sun. Driving with Knowledge from the Physical World. KDD 2011. Jing Yuan, Yu Zheng, Xing Xie, Guangzhong Sun, T-Drive: Enhancing Driving Directions with Taxi Drivers Intelligence. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2013. Shuo Ma, Yu Zheng, Ouri Wolfson. T-Share: A L
7、arge-Scale Dynamic Taxi Ridesharing Service. ICDE 2013. Wei Liu, Yu Zheng, Sanjay Chawla, Jing Yuan and Xing Xie. Discovering Spatio-Temporal Causal Interactions in Traffic Data Streams. KDD 2011. Linsey Xiaolin Pang, Sanjay Chawla, Wei Liu, and Yu Zheng. On Mining Anomalous Patterns in Road Traffic Streams. In ADMA 2011. Linsey Xiaolin Pang, Sanjay Chawla, Wei Liu, Yu Zheng. On Detection of Emerging Anomalous Traffic Patterns Using GPS Data. Data & Knowledge Engineering, 2013. 学院讲座：Michael Batty. Smart Cites and Big data,
