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课程名称 | 第三章 城市轨迹大数据挖掘和移动模式分析（下） | ||
| 课程体系 | 工学 | |||
| 授课教师 | 姚尧 | 考试类型 | 无 | |
| 课程类别 | 专业课程 | 课程形式 | 视频类 | |
| 课程时长 | 38 分钟 | 学 时 | 1.00 学时 | |
| 课程简介 | ||||
本课程从地理大数据的基本处理和数据挖掘方法入手，介绍典型城市大数据的处理和在社会感知、城市计算方面的典型应用，展现“从静到动”的微观城市模拟模型的新内容。该课程主要内容包括： （1）讲授地理大数据基本概念、来源，和在大数据场景下如何做科学的统计分析、回归分析，简要介绍地理大数据的典型应用；
（2）从机器学习的三大基本任务（回归、分类、聚类）入手，介绍机器学习核心思想。并介绍作为深度学习基础的神经网络模型原理，并详细分析如何在地理问题中如何选择模型和评估模型的有效性；
（3）课程以三大典型的地理大数据（轨迹大数据、街景大数据、志愿地理信息VGI数据）为抓手，分别介绍其数据来源、数据特点、主要处理技术、分析方法，并通过结合在城市规划、公共卫生等典型应用场景，开展多学科交叉的社会感知和城市计算的介绍；
（4）动态的城市模型是现在城市大数据和城市计算发展的目标，也是本课程的重点内容。课程将介绍城市模型基本概念，并介绍微观地籍地块尺度模拟城市土地利用变化的方法、模型和软件。在此基础上，城市景观评估的最新模型和软件也将会进行介绍，从而系统的讲解动态城市模型的核心内容。
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