作者:李光亚 张鹏翥 孙景乐 等 编著 丛书主编 朱扬勇 吴俊伟  出版社:上海科学技术出版社  出版时间:2015年01月

编辑推荐

涵盖智慧城市和大数据两大热点，助您读懂智慧城市中的大数据

国内985、211高校知名学者，行业顶级专家最新鼎力合作，干货！

《智慧城市大数据》是《大数据技术与应用》丛书分册之一。

《大数据技术与应用》丛书已被列为“十二五”国家重点图书出版规划项目，在面向经济建设和社会发展重大需求，开展科技成果转化和产学研结合工作的基础上，选择大数据技术应用的重点领域，围绕城市交通、医疗、金融、城市规划等各领域中大数据技术的应用，系统总结了数据科学、大数据技术及其在城市建设各领域中应用的科研技术成果和项目实施经验，同时丛书还就大数据治理和服务体系、系统测评技术等方面进行了概括，是一套为广大大数据相关专业的技术人员、研究人员以及各领域相关人员推出的具有系统性、创新性和前瞻性的，理论联系实际的大型系列丛书。

《大数据技术与应用》丛书第一批出版的共包括以下八分册：《汇计划在行动》、《大数据测评》、《数据密集型计算和模型》、《智慧城市大数据》、《城市发展的数据逻辑》、《金融大数据》、《城市交通大数据》、《医疗大数据》。

内容简介

《智慧城市大数据》一书从智慧城市入手，阐述了智慧城市的概念和建设目标，分析了智慧城市在国内外的发展现状，特别是上海的发展现状，由此思考了智慧城市所面临的问题和未来发展趋势。在此基础上，总结提出了智慧城市的技术体系总体框架，围绕该框架，对智慧城市中的大数据信息资源进行了分类阐述，并由此梳理了大数据在智慧城市应用中的关键技术。

大数据在智慧城市中的应用领域非常广泛，《智慧城市大数据》一书先是对智慧城市可能的一些共性应用场景进行了描述，随后按照民生领域、市场监管、政府服务、基础设施等四大类别，详细分析了大数据在这些智慧城市应用领域中的数据资源、应用场景以及发展趋势。

《智慧城市大数据》可供从事大数据技术和智慧城市工作的相关技术、业务、咨询规划人员阅读，同时也可为企业家、投资家和政府工作人员等提供参考。

作者简介

李光亚，万达信息股份有限公司副总裁，上海市技术预见信息组专家，曾获上海科技进步一等奖，长期从事智慧城市信息化工作。

张鹏翥，上海交通大学管理学院管理信息系统与电子商务学科方向责任教授，博士生导师、博士后导师，管理信息系统研究中心主任，管理科学与工程系副主任。主持多项国家自然科学基金。

目　　录

第1章 智慧城市的概念和发展现状

1.1. 智慧城市的起源和概念

1.1.1. 智慧城市的起源

1.1.2. 智慧城市的概念

1.1.3. 智慧城市的特征

1.2. 智慧城市的发展现状

1.2.1. 智慧城市的发展

1.2.2. 国外智慧城市现状

1.2.3. 国内智慧城市现状

1.2.4. 上海智慧城市现状

1.3. 智慧城市的未来趋势

1.3.1. 绿色宜居

1.3.2. 幸福和谐

1.3.3. 平安有序

1.3.4. 集约高效

1.3.5. 科学决策

参考文献

第2章 智慧城市的技术体系总体框架

2.1. 智慧城市技术要求

2.1.1. 创新性

2.1.2. 实用性

2.1.3. 智能性

2.1.4. 扩展性

2.1.5. 兼容性

2.1.6. 安全性

2.1.7. 规范性

2.2. 智慧城市参考模型

2.2.1. 智慧城市的概念模型

2.2.2. 智慧城市的功能参考模型

2.3. 智慧城市技术体系架构

2.3.1. 总体技术架构

2.3.2. 开放性体系

2.3.3. 城市互联平台架构

参考文献

第3章 智慧城市中的大数据资源

3.1智慧城市数据资源体系架构

3.1.1. 数据资源体系

3.1.2. 数据资源存储

3.1.3. 基础数据资源库

3.1.4. 共享数据资源库

3.1.5. 特定数据资源库

3.1.6. 公共服务数据资源库

3.1.7. 管理数据资源库

3.1.8. 政府决策数据资源库

3.2. 智慧城市数据资源交换体系和目录体系

3.2.1. 数据资源交换体系

3.2.2. 数据资源目录体系

参考文献

第4章 大数据在智慧城市应用中的关键技术

4.1. 数据生命周期管理

4.1.1. 数据共享性：主数据管理

4.1.2. 数据完整性：元数据管理

4.1.3. 数据可靠性：数据清洗

4.1.4. 数据有效性：数据存储策略

4.2. 大数据采集

4.2.1. 网络数据获取

4.2.2. 媒体流获取

4.2.3. 日志信息获取

4.2.4. 传统应用数据获取

4.3. 大数据存储

4.3.1. 存储技术

4.3.2. 硬件架构

4.3.3. CAP原则及技术选择

4.3.4. 大数据存储的未来

4.4. 大数据处理

4.4.1. 计算技术

4.4.2. 数据挖掘技术

4.4.3. 大数据可视化技术

4.5. 智慧城市大数据决策分析

4.5.1. 融合多领域信息大数据的知识模型

4.5.2. 面向智慧城市决策支持的分布式大数据管理技术

4.5.3. 辅助决策模型的智能组合技术

4.5.4. 高性能多用户协同的辅助决策技术

参考文献

第5章 智慧城市中的大数据综合应用

5.1. 网络大数据采集平台

5.1.1. 互联网数据采集

5.1.2. 物联网数据采集

5.1.3. 个人数据采集

5.2. 跨部门大数据管理平台

5.2.1. 城市运营大数据

5.2.2. 城市一体化公共信息平台

5.2.3. 大数据平台服务

5.3. 大数据开放服务平台

5.4. 大数据决策支持平台

参考文献

第6章 大数据在智慧城市中的行业应用

6.1. 智慧城市大数据应用之民生领域

6.1.1. 大数据分析

6.1.2. 典型应用场景

6.1.3. 应用趋势分析

6.2. 智慧城市大数据应用之市场监管领域

6.2.1. 领域大数据分析

6.2.2. 典型应用场景

6.2.3. 应用趋势分析

6.3. 智慧城市大数据应用之政府服务领域

6.3.1. 领域大数据分析

6.3.2. 典型应用场景

6.3.3. 应用趋势分析

6.4. 智慧城市大数据应用之基础设施领域

6.4.1. 领域大数据分析

6.4.2. 典型应用场景

6.4.3. 应用趋势分析

参考文献

第7章 大数据在智慧城市中的应用相关问题分析

7.1. 产业分析

7.1.1. 大数据应用对产业发展的意义

7.1.2. 大数据在国内外的应用现状

7.1.3. 市场规模和发展趋势

7.2. 业务模式

7.2.1.商业模式的涵义

7.2.2.大数据业务的商业模式类型

7.2.3.大数据业务运营中的问题及对策

7.2.4.结束语

7.3. 指标体系

7.3.1 概述

7.3.2评价原则

7.3.3评价指标

7.4. 安全隐私

7.4.1 物联网的隐私维护和信息安全

7.4.2云计算的隐私维护和信息安全

参考文献

后记