Urban Informatics Using Mobile Network Data - Phithakkitnukoon, Santi
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Avis sur Urban Informatics Using Mobile Network Data Format Broché - Livre Informatique
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Présentation Urban Informatics Using Mobile Network Data Format Broché
- Livre Informatique
Résumé :
Chapter 1 The Overview of Mobile Network Data-Driven Urban Informatics.- Chapter 2 Inferring Passenger Travel Demand Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 3 Modeling Trip Distribution Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 4 Inferring and Modeling Migration Flows Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 5 Inferring Social Influence in Transport Mode Choice Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 6 Inferring Route Choice Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 7 Analysis of Weather Effects on People's Daily Activity Patterns Using Mobile Phone GPS Data.- Chapter 8 Analysis of Tourist Behavior Using Mobile Phone GPS Data.- Chapter 9 An Outlook for Future Mobile Network Data-Driven Urban Informatics....
Biographie: Santi Phithakkitnukoon is originally from Chiang Mai, Thailand. Santi is currently an Associate Professor with the Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Chiang Mai University. He received B.S. and M.S. degrees in electrical engineering from the Southern Methodist University, USA, in 2003 and 2005, respectively, and a Ph.D. in computer science and engineering from the University of North Texas, USA. Before joining Chiang Mai University, he was a Lecturer in Computing with The Open University, U.K., a Research Associate with the Culture Lab (now known as Open Lab), Newcastle University, U.K., and a Postdoctoral Fellow with the SENSEable City Lab, Massachusetts Institute of Technology, USA. His research interest is in urban informatics, particularly in analyzing large-scale digital footprints such as mobile phone CDRs, GPS traces, social media data, and opportunistic sensing data sources to better understand human behavior and urban dynamics.
Sommaire:
Chapter 1 The Overview of Mobile Network Data-Driven Urban Informatics.- Chapter 2 Inferring Passenger Travel Demand Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 3 Modeling Trip Distribution Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 4 Inferring and Modeling Migration Flows Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 5 Inferring Social Influence in Transport Mode Choice Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 6 Inferring Route Choice Using Mobile Phone CDR Data.- Chapter 7 Analysis of Weather Effects on People's Daily Activity Patterns Using Mobile Phone GPS Data.- Chapter 8 Analysis of Tourist Behavior Using Mobile Phone GPS Data.- Chapter 9 An Outlook for Future Mobile Network Data-Driven Urban Informatics.
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