基于位置数据网络建模的智慧城市智能感知信息服务模型与应用研究

As a global development strategy of city, there is a challenge for intellisense of potential information services that current needs of user through data mining of big data in smart city, realizing information sharing and fast distribution, and solve problem for that the right information transmit to the right target at the right time and right place. Based on the analysis of features and key elements of intellisense information service, this project builds intellisense information service framework on the foundation of T-IGBP value network in smart city; extracts feature value of location dataset to detect high-frequent area, builds key location-dataset network in term of high-frequent area and generate mapping of node connection edges of key location-dataset network to different types of information services for users, which solve the intelligent match of accurate information and place in real-time. Then, the project analyzes structure properties of key location-dataset network with relation matrix generation of complex network method in order to reveal trends and laws of groups’ movement, establishes intellisense information service model oriented to key location-dataset network in smart city, scientific decision-making for groups management is proposed through the empirical applications in smart campus, which involving multi-fields, such as emergency, congestion management and so on.

智慧城市是全球发展战略的必然选择，如何通过海量位置数据挖掘提取蕴藏其中的信息与知识，解决将准确的信息在需要的时间、地点传送给目标用户的问题，是智慧城市信息服务所面临的挑战。本项目在分析智慧城市智能感知信息服务的内涵、特征基础上，提出基于T-IGBP价值网络的智慧城市智能感知信息服务平台框架；基于局部位置数据特征提取，辨析高频流经区域，构建基于移动对象高频流经区域节点转换的关键位置数据网络，生成关键位置数据网络与用户信息服务需求类型的映射，以解决个体位置与实时需求的智能匹配；运用复杂网络关系矩阵生成方法重构与分析关键位置数据网络结构，揭示时间维度下群体对象移动规律，并构建基于位置数据网络建模的智慧城市智能感知信息服务模型；通过该模型在智慧校园中的实证应用，为智慧校园应急、安全、拥堵等多领域群体对象管理提供决策依据。

智慧城市的兴起是解决当前交通拥堵、环境污染、能源短缺等众多城市病的现实需求，是通过海量位置数据挖掘提取蕴藏其中的信息与知识，解决将准确的信息在需要的时间、地点传送给目标用户的技术需要。. 本项目基于国内外智慧城市研究现状与建设实践，界定智能感知信息服务的内涵，辨析智慧城市智能感知信息服务的关键构成要素，构建智慧城市T-IGBP价值网络模型；构建基于 T-IGBP 价值网络演化的智慧城市信息服务传导模型，应用核密度估计与核函数分解，分析智慧城市引导型、支持型与均衡型三层次政策年度间动态演化，将智慧城市政策分为异质引导与成熟溢出两个演化阶段；运用倾向得分匹配实证检验智慧城市政府政策对企业技术创新的价值传导作用机制；运用密度聚类方法测度高频流经区域，构建基于DBSCAN -Apriori行为模式识别算法的智慧城市智能感知信息服务云模型；基于本实验设计的智慧城市位置数据采集智能手机应用程序，对采集的智慧校园位置大数据进行数据特征分析，实现智慧城市智能感知信息服务云模型的应用，生成基于移动对象高频流经区域的关键位置数据网络；基于T-IGBP 价值网络关键要素视角，运用PCA-BP神经网络对我国智慧城市进行实证比较评价，提出优化智慧城市信息服务发展模式的对策建议。. 本项目研究成果是对现有智慧城市背景下的信息服务相关理论的有益补充，通过位置数据挖掘研究方法应用，构建智慧城市智能感知信息服务云模型，并探索该模型在智慧校园数据样本中的应用分析，对于智慧城市建设具有重要理论意义与实践价值。本项目共完成学术论文6篇，其中SCI检索2篇，EI检索1篇，CSSCI检索3篇；出版学术专著1部；软件著作权2项；项目研究成果受国家自然科学基金国际合作与交流项目资助出国参加中国-加拿大国际学术会议，做主题报告1次。