Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Spatial Network Data: Concepts and Techniques for Summarization

  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : SpringerBriefs in Computer Science
  • Izdošanas datums: 17-Jun-2016
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783319396217
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 53,52 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : SpringerBriefs in Computer Science
  • Izdošanas datums: 17-Jun-2016
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783319396217

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This brief explores two of the main challenges of spatial network data analysis: the many connected components in the spatial network and the many candidates that have to be processed. Within this book, these challenges are conceptualized, well-defined problems are explored, and critical techniques are discussed.
The process of summarizing spatial network data entails finding a compact description or representation of observations or activities on large spatial or spatiotemporal networks. However, summarizing spatial network data can be computationally challenging for various reasons, depending on the domain. The content has applications for professionals, organizations, and researchers in transportation safety, public safety, public health, disaster response, and related fields.

1 Introduction
1(8)
1.1 Summarizing Different Genres of Data
1(3)
1.2 Illustrative Application Domains
4(2)
1.3 Computational Challenges
6(3)
References
6(3)
2 Many Connected Components
9(22)
2.1 Introduction
9(5)
2.1.1 An Illustrative Application Domain: Crime Analysis
11(1)
2.1.2 State of the Art
12(2)
2.1.3 Outline of the
Chapter
14(1)
2.2 Basic Concepts and Problem Statement
14(3)
2.2.1 Basic Concepts
14(1)
2.2.2 Problem Statement
15(2)
2.3 Spatial Network Activity Summarization
17(9)
2.3.1 Computational Structure of Spatial Network Activity Summarization
17(1)
2.3.2 Proof of NP-Completeness
18(2)
2.3.3 Trend: The K-Main Routes Algorithm
20(6)
2.4 Case Study
26(1)
2.5 Summary
27(4)
References
27(4)
3 Many Candidates
31(18)
3.1 Introduction
31(3)
3.1.1 Challenges
32(1)
3.1.2 Current State-of-the-Art
32(2)
3.1.3 Outline of the
Chapter
34(1)
3.2 Basic Concepts and Problem Statement
34(3)
3.2.1 Basic Concepts
34(1)
3.2.2 Problem Statement
35(2)
3.3 Trends
37(6)
3.3.1 Naive Significant Route Miner (NaiveSRM)
37(1)
3.3.2 Significant Route Miner with Likelihood Pruning and Monte Carlo Speedup (SRM)
38(4)
3.3.3 Dynamic Segmentation
42(1)
3.4 Case Study
43(1)
3.5 Discussion
44(1)
3.6 Summary
45(4)
References
46(3)
4 Summary
49