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时空数据管理 | CCF数图焦点第31期

阅读量:194 2022-10-14 收藏本文

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点击上图可浏览《CCF数图焦点》第31期详细内容


编者寄语

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时空数据与人类社会发展密不可分,无论是在智慧城市,5G,物联网还是数字孪生等领域,定位导航、交通出行、社交活动、推荐系统等各种应用层出不穷。近年来,国家提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,建设数字中国、智慧社会”。城市的发展是经济发展和社会进步的重要标志。目前,城市信息模型(CIM)的发展与建设对传统时空数据管理在物理和虚拟空间中都带来了挑战,在研究过程中需要不断提升时间刻画粒度以及空间覆盖范围。时空数据管理,主要解决数据的建模、存储和索引查询相关的问题;时空数据分析和挖掘,涉及大量时空数据相关的分析算法;借助人工智能技术对海量时空数据的高效管理、分析与挖掘,能够很大程度上提高城市运作效率,链接泛在的城市神经网络,从而驱动智慧城市的建设,推动时空大数据的共享和治理。时空数据管理方法和技术背后蕴藏着巨大的社会和经济价值,正日益成为学界和工业界的研究热点。因此,对海量、多源、异构的时空数据进行多维多尺度高效的管理、分析,挖掘是数字中国战略的重要基础。本期数图焦点,我们围绕时空数据管理筛选了9篇国内外论文与大家分享,欢迎阅读。


目录

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本期主编

李战怀 CCF数据库专委会主任、西北工业大学

崔    斌 CCF数据库专委会副主任、北京大学


本期编辑

王晓黎 厦门大学副教授

李博涵 南京航空航天大学副教授

范    举 中国人民大学教授


往期回顾

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