本书聚焦于将互联网作为传感资源以实现城市感知,来解决传统感知技术面临的传感设备成本高、数据采样规模小、知识信息难挖掘等问题。通过分析相关理论方法,将城市感知划分为若干共性关键环节,总结出一个面向互联网资源的感知技术框架,概述了城市感知的研究路线,面向互联网位置服务数据资源发现、互联网泛在城市数据获取、低质城市数据整合与处理、实体关系表示与城市知识提取和服务应用构建五个关键技术问题给出解决方案，

本书可供城市计算、群智感知等领域的研究人员阅读。读者可通过学习本书建立城市感知知识体系,运用技术方法,进一步开展城市感知、时空数据管理与分析挖掘和智能应用服务构建等方面的研究工作。

• 突破传统城市感知技术局限：解决传感设备成本高、数据采样规模小及对专业知识需求等问题，为城市感知技术革新提供思路。
• 全面攻克关键技术难题：涵盖位置服务数据资源发现、互联网泛在城市数据获取、低质数据整合处理、城市知识表示提取以及城市服务应用构建等多方面关键技术方案与解决思路。
• 发挥互联网优势：充分利用互联网资源即时通信、大规模、易获取数据的特性，构建高效、便捷且低成本的城市数据感知与位置服务体系，为城市数字化建设提供有力支撑与独特价值。

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2研究现状

1.3研究内容

1.4本书组织结构

第二章 研究框架与基础理论

2.1面向位互联网资源的城市感知研究框架

2.2基础理论及方法

2.3小结

第三章 互联网位置服务数据资源发现技术研究

3.1研究问题阐释

3.2基于网页分析的位置服务数据资源发现模型

3.3基于注意力机制与集成学习的网页分析方法

3.4资源发现模型性能评价

3.5小结第四章互联网泛在城市数据获取技术研究

4.1研究问题阐释

4.2基于深度学习的互联网泛在城市文本数据获取方法

4.3数据获取方法分析与评估

4.4小结第五章低质城市数据整合与处理技术研究

5.1研究问题阐释

5.2基于短文本扩展的城市兴趣点功能信息补全方法

5.3信息补全方法性能评价

5.4基于实体对齐的多源位置服务数据整合方法

5.5数据整合方法性能评价

5.6小结

第六章实体关系表示与城市知识提取技术研究

6.1研究问题阐释

6.2大规模数据条件下的城市关系知识提取方法

6.3关系提取方法性能评价

6.4小结第七章服务应用构建方法研究

7.1研究问题阐释

7.2基于网格模型的区域通行特征分析及趋势预测

7.3流量预测方法性能评价

7.4基于多智能体的城区人群迁移行为分析方法

7.5基于多智能体的人群疏散迁移仿真模拟

7.6小结

第八章总结及后续工作

8.1 研究贡献

8.2 局限和后续工作参考文献