MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04617nam a2200397 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
334721 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102114739.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a|||| o|||| 10| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
210401s2021 si a o |1|| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789811601781 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-16-0178-1 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76.76.A65 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Chen, Chao |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
678824 |
| Títulos y otros términos asociados al nombre |
(Computer scientist) |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Enabling Smart Urban Services with GPS Trajectory Data |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Chao Chen [and three others] |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
First edition 2021 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publising |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XIX, 347 páginas) |
| Otras características físicas |
152 ilustraciones |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Chapter 1. Trajectory data map-matching -- Chapter 2. Trajectory data compression -- Chapter 3. Trajectory data protection -- Chapter 4. TripPlanner: Personalized trip planning leveraging heterogeneous trajectory data -- Chapter 5. ScenicPlanner: Recommending the most beautiful driving routes -- Chapter 6. GreenPlanner: Planning fuel-efficient driving routes -- Chapter 7.Hunting or waiting: Earning more by understanding taxi service strategies -- Chapter 8. iBOAT: Real-time detection of anomalous taxi trajectories from GPS traces -- Chapter 9. Real-Time imputing trip purpose leveraging heterogeneous trajectory data -- Chapter 10. GPS environment friendliness estimation with trajectory data -- Chapter 11. B-Planner: Planning night bus routes using taxi trajectory data -- Chapter 12. VizTripPurpose: Understanding city-wide passengers' travel behaviours -- Chapter 13. CrowdDeliver: Arriving as soon as possible -- Chapter 14. CrowdExpress: Arriving by the user-specified deadline -- Chapter 15. Open Issues -- Chapter 16. Conclusions. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
With the proliferation of GPS devices in daily life, trajectory data that records where and when people move is now readily available on a large scale. As one of the most typical representatives, it has now become widely recognized that taxi trajectory data provides rich opportunities to enable promising smart urban services. Yet, a considerable gap still exists between the raw data available, and the extraction of actionable intelligence. This gap poses fundamental challenges on how we can achieve such intelligence. These challenges include inaccuracy issues, large data volumes to process, and sparse GPS data, to name but a few. Moreover, the movements of taxis and the leaving trajectory data are the result of a complex interplay between several parties, including drivers, passengers, travellers, urban planners, etc. In this book, we present our latest findings on mining taxi GPS trajectory data to enable a number of smart urban services, and to bring us one step closer to the vision of smart mobility. Firstly, we focus on some fundamental issues in trajectory data mining and analytics, including data map-matching, data compression, and data protection. Secondly, driven by the real needs and the most common concerns of each party involved, we formulate each problem mathematically and propose novel data mining or machine learning methods to solve it. Extensive evaluations with real-world datasets are also provided, to demonstrate the effectiveness and efficiency of using trajectory data. Unlike other books, which deal with people and goods transportation separately, this book also extends smart urban services to goods transportation by introducing the idea of crowdshipping, i.e., recruiting taxis to make package deliveries on the basis of real-time information. Since people and goods are two essential components of smart cities, we feel this extension is bot logical and essential. Lastly, we discuss the most important scientific problems and open issues in mining GPS trajectory data. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2021 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Software de aplicación |
| 9 (RLIN) |
419596 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Sistema de Posicionamiento Global |
| 9 (RLIN) |
150406 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-16-0178-1 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
05/2021 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Isabel Alonso |
| Catalogado |
Sí |