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《智慧城市大資料》一書從智慧城市入手，闡述了智慧城市的概念和建設目標，分析了智慧城市在國內外的發展現狀，特別是上海的發展現狀，由此思考了智慧城市所面臨的問題和未來發展趨勢。在此基礎上，總結提出了智慧城市的技術體系總體框架，圍繞該框架，對智慧城市中的大資料資訊資源進行了分類闡述，並由此梳理了大資料在智慧城市應用中的關鍵技術。
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第1章 智慧城市概述
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1.1 智慧城市的起源、概念和特征
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1.1.1 智慧城市的起源
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1.1.2 智慧城市的概念
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1.1.3 智慧城市的特征
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1.2 智慧城市的发展现状
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1.2.1 智慧城市的发展
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1.2.2 国外智慧城市现状
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1.2.3 国内智慧城市现状
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1.2.4 上海智慧城市现状
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1.3 智慧城市的未来趋势
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1.3.1 绿色宜居
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1.3.2 平安有序
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1.3.3 幸福和谐
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1.3.4 集约高效
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1.3.5 科学决策
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参考文献
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第2章 智慧城市的技术体系总体框架
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2.1 智慧城市技术要求
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2.1.1 创新性
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2.1.2 实用性
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2.1.3 智能性
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2.1.4 扩展性
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2.1.5 兼容性
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2.1.6 安全性
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2.1.7 规范性
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2.2 智慧城市参考模型
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2.2.1 智慧城市的概念模型
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2.2.2 智慧城市的功能参考模型
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2.3 智慧城市技术体系架构
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2.3.1 总体技术架构
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2.3.2 开放性体系
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2.3.3 城市互联平台架构
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参考文献
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第3章 智慧城市中的大数据资源
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3.1 智慧城市数据资源体系架构
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3.1.1 数据资源体系
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3.1.2 数据资源存储
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3.1.3 基础数据资源库
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3.1.4 共享数据资源库
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3.1.5 特定数据资源库
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3.1.6 公共服务数据资源库
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3.1.7 管理数据资源库
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3.1.8 政府决策数据资源库
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3.2 智慧城市数据资源交换体系和目录体系
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3.2.1 数据资源交换体系
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3.2.2 数据资源目录体系
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参考文献
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第4章 大数据在智慧城市应用中的关键技术
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4.1 数据生命周期管理
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4.1.1 数据共享性：主数据管理
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4.1.2 数据完整性：元数据管理
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4.1.3 数据可靠性：数据清洗
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4.1.4 数据有效性：数据存储策略
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4.2 大数据采集
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4.2.1 网络数据获取
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4.2.2 媒体流获取
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4.2.3 日志信息获取
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4.2.4 传统应用数据获取
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4.3 大数据存储
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4.3.1 存储技术
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4.3.2 硬件架构
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4.3.3 CAP原则及技术选择
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4.3.4 大数据存储的未来
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4.4 大数据处理
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4.4.1 计算技术
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4.4.2 数据挖掘技术
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4.4.3 大数据可视化技术
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4.5 智慧城市大数据决策分析
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4.5.1 融合多领域信息大数据的知识模型
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4.5.2 面向智慧城市决策支持的分布式大数据管理技术
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4.5.3 辅助决策模型的智能组合技术
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4.5.4 高性能多用户协同的辅助决策技术
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参考文献
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第5章 智慧城市中的大数据综合应用
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5.1 网络大数据采集平台
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5.1.1 互联网数据采集
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5.1.2 物联网数据采集
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5.1.3 个人数据采集
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5.2 跨部门大数据管理平台
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5.2.1 城市运营大数据
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5.2.2 城市一体化公共信息平台
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5.2.3 大数据平台服务
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5.3 大数据开放服务平台
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5.4 大数据决策支持平台
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参考文献
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第6章 大数据在智慧城市中的行业应用
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6.1 智慧城市大数据应用的民生领域
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6.1.1 领域大数据分析
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6.1.2 典型应用场景
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6.1.3 应用趋势分析
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6.2 智慧城市大数据应用的市场监管领域
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6.2.1 领域大数据分析
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6.2.2 典型应用场景
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6.2.3 应用趋势分析
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6.3 智慧城市大数据应用的政府服务领域
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6.3.1 领域大数据分析
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6.3.2 典型应用场景
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6.3.3 应用趋势分析
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6.4 智慧城市大数据应用的基础设施领域
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6.4.1 领域大数据分析
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6.4.2 典型应用场景
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6.4.3 应用趋势分析
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参考文献
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第7章 大数据在智慧城市中的应用相关问题分析
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7.1 产业分析
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7.1.1 大数据应用对产业发展的意义
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7.1.2 大数据在国内外的应用现状
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7.1.3 市场规模和发展趋势
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7.2 业务模式
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7.2.1 商业模式的涵义
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7.2.2 大数据业务的商业模式类型
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7.2.3 大数据业务运营中的问题及对策
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7.3 指标体系
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7.3.1 概述
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7.3.2 评价原则
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7.3.3 评价指标
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7.4 安全隐私
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7.4.1 物联网的隐私维护和信息安全
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7.4.2 云计算的隐私维护和信息安全
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参考文献
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- 后记
- 索引
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