应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画[108粉] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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交通数据分析已成为交通运输管理的决策支援工具之一，特别是透过数据分析结果检视公共运输之服务缺口，提供主管机关与业者公共运输服务改善之方向。本研究在本所现阶段之电子票证与电信数据分析研究成果之基础上，持续整合公车动态资讯、电子票证资讯，以及电信相关资料，精进旅次起迄与运具使用判断逻辑及数据分析与视觉化模组等。本研究以高雄与花莲两县市为场域，分别针对就学与观光旅运需求进行深入探讨，对于各间学校其不同联外接驳状况与主要观光景点之潜在公共运输使用者旅运需求提出服务改善建议。在就学旅次方面，本研究透过中华电信所提供之信令资料，得知就学旅次运输需求之空间分布，并进一步探讨现有之公车接驳状况是否满足实际运输需求，而观光旅次方面，本研究利用资料科学分析方法，探究用户拜访观光景点之间的关系，并提出重要观光景点之公共运输改善建议。

《数字人文：跨学科视域下的理论、方法与实践》 第一部分：数字人文的理论基石与学科定位 本书旨在深入探讨数字人文（Digital Humanities, DH）的学科本质、演进脉络及其在当代学术研究中的核心地位。数字人文并非单一学科，而是一个横跨人文学科（如历史学、文学、哲学、艺术史）与计算机科学、数据科学、信息技术之间的交叉领域。它以计算工具和方法论武装传统人文学科，从而对文化遗产进行全新的、大规模的、可量化的探索。 1.1 数字人文的起源与演进 追溯数字人文的起源，我们必须回顾上世纪中叶计算语言学和早期文本分析的萌芽。从莱森（Roberto Busa）神父对托马斯·阿奎那文本的索引项目，到后来的计算诗学，数字人文的发展是一部技术与人文思想相互催化的历史。本书将重点分析“计算人文学”（Computational Humanities）和“数字人文”（Digital Humanities）这两个概念在不同历史阶段的侧重差异及其最终的融合。我们考察了2000年后，随着互联网技术的普及和“大数据”时代的到来，数字人文如何从工具驱动转向理论驱动，形成了强调可视化、策展、以及批判性反思的当代形态。 1.2 跨学科的理论对话 数字人文的生命力在于其对传统人文学科理论的反思与重塑。本书详细讨论了以下几个关键的理论对话： 文本性与数据性（Textuality vs. Datafication）： 当文本被转化为数据集（如词频表、词向量模型）时，其固有的“文学性”、“语境性”是否被损耗或重塑？我们探讨了“远读”（Distant Reading）与“细读”（Close Reading）之间的辩证关系，并引用了弗朗哥·莫雷蒂（Franco Moretti）的理论框架，阐释数据驱动的宏观分析如何提供新的视角来审视文学史。 空间与时间（Space and Time in Digital Contexts）： 数字人文如何处理历史的地理维度？本书介绍了历史地理信息系统（Historical GIS, HG-GIS）在重构历史空间中的应用，以及时间序列分析如何帮助我们理解文化变迁的非线性特征。 批判性数字人文（Critical Digital Humanities）： 纯粹的技术应用往往掩盖了背后的意识形态和权力结构。本章节聚焦于批判性视角，探讨数据收集、算法偏见、以及数字档案建构过程中的权力运作，强调数字人文研究者需具备强烈的伦理自觉。 第二部分：核心方法论与技术栈 本部分详述了数字人文研究中广泛采用的计算方法和技术工具，强调方法论的选择必须服务于明确的研究问题。 2.1 文本挖掘与自然语言处理（NLP） 文本数据是人文学科研究的核心。本书系统介绍了文本分析的技术流程： 预处理与规范化： 包括分词（Tokenization）、词性标注（POS Tagging）、命名实体识别（NER）等基础步骤，尤其关注中文文本处理的特殊挑战（如断句的模糊性）。 主题建模（Topic Modeling）： 详细解析了潜在狄利克雷分配（LDA）的工作原理，并结合具体的历史文献案例，展示如何利用主题模型发现大规模语料库中的隐藏议题和知识结构。 词嵌入与语义分析： 探讨 Word2Vec、BERT 等现代深度学习模型在捕捉词汇间的复杂语义关系中的优势，及其在文学风格比较和情感分析中的应用。 2.2 数据可视化与探索性分析 数据本身不会说话，有效的可视化是转译复杂计算结果的关键桥梁。 网络分析（Network Analysis）： 介绍了图论在人际关系网络、知识关联图谱构建中的应用。通过中心性、密度等指标，量化文化现象中的关键节点和结构特征。 时空数据可视化： 重点介绍交互式地图（如 Leaflet, Mapbox）和时间轴工具（如 TimelineJS）在历史事件重构中的作用，强调可视化设计的清晰度和准确性。 高维数据降维与投影： 解释主成分分析（PCA）和t-SNE等技术，如何将复杂的文本特征映射到二维或三维空间，便于研究者进行直观的模式识别。 2.3 语料库的构建与管理 数字人文研究的质量高度依赖于所用语料库的质量。本章指导读者如何从零开始构建、标注和维护一个高质量的、具有良好互操作性（Interoperability）的人文语料库，并讨论了知识组织（如使用 TEI/XML 标记语言）的标准和最佳实践。 第三部分：数字人文的实践案例与应用前沿 本书的第三部分通过一系列精心挑选的案例研究，展示了数字人文方法论的实际效力，并展望了未来的发展方向。 3.1 文化遗产的数字化与开放存取 我们考察了全球范围内博物馆、图书馆和档案馆在数字化转型中所做的努力。重点分析了光学字符识别（OCR）技术的局限性及其后处理过程，以及如何利用三维扫描技术（3D Scanning）和虚拟现实（VR）技术来“复活”和展示实体文物，打破传统物理空间的限制。 3.2 历史研究中的大规模文本分析 通过具体分析某一时期的报刊、信件或法律文献集，本书展示了如何使用计算方法来追踪政治话语的演变、社会舆论的极化过程，以及新概念的传播轨迹。案例包括利用时间序列分析来量化某个历史概念的“热度”变化。 3.3 文学生产与接受的计算研究 本节聚焦于文学领域，探讨如何利用数据分析来重写文学史。案例涵盖了作者风格的量化识别（Stylometry）、小说情节结构的比较分析，以及读者反馈数据的挖掘，从而揭示文学传统的内在规律和创新路径。 3.4 前沿展望：人工智能与人文学科的未来 展望部分将讨论生成式AI（如大型语言模型LLMs）对人文学科研究范式的潜在颠覆。我们探讨了利用AI进行辅助性的文本创作、自动摘要、以及复杂的跨语言文献翻译的可行性与伦理风险。本书强调，研究人员需要理解这些工具的“黑箱”特性，并保持批判性的介入，确保技术进步服务于更深层次的人文洞察，而非仅仅追求效率。 结论：数字人文的批判性反思与未来展望 数字人文不仅仅是一系列技术的集合，它是一种新的思考方式，它迫使我们重新定义“证据”、“文本”与“知识”本身。本书的最终目标是培养具备计算思维和人文关怀的复合型学者，使他们能够在信息爆炸的时代，有效地驾驭复杂数据，并对人类文化遗产进行更深刻、更具洞察力的研究。通过本书的学习，读者将能够掌握将人文学科的深刻洞察力与现代计算工具相结合的实用技能和理论框架。

评分☆☆☆☆☆

在我接触过的众多关于城市发展和交通科技的书籍中，这本书的标题无疑是最能触及痛点、又最具吸引力的一个。我是一名出租车司机，每天穿梭于城市的每一个角落，对道路的拥堵、乘客的出行需求有着最直接的体会。“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这几个字让我立刻联想到，这本书或许能提供一些我意想不到的视角和解决方案，帮助改善我所从事的这个行业，以及更广泛的公共交通体系。我理解的“旅次特性”，可能不仅仅是乘客的出行时间和地点，还包括他们选择交通工具的偏好，是否喜欢拼车，对价格的敏感度，以及对行程时长的期望等等。而“大数据”的力量，我认为在于它能够揭示出隐藏在海量数据背后的规律，这些规律可能是我们个体经验难以察觉的。我非常想知道，书中会如何阐述如何利用这些大数据来“精进”公共运输服务。是关于如何更精准地预测乘客需求，从而优化公交车辆的调度，减少空驶率和乘客等待时间？还是关于如何根据不同区域、不同时段的出行特征，来设计更具吸引力的公交线路和换乘方案？甚至是关于如何通过大数据分析，来提升公共交通的准时性、舒适性和安全性？我期望书中能有一些非常具体的、可操作的案例，展示大数据是如何被应用到实际的公共交通运营管理中的。例如，是否能通过分析乘客的投诉数据和行程数据，来找出服务的薄弱环节，并进行有针对性的改进？这本书的出现，让我觉得，未来的公共交通服务，将不再是简单的“有多少人坐车，就开多少车”，而是能够真正理解每一位乘客的需求，并为其量身定制最优的出行方案，这种前景让我感到兴奋。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，就如同它的内容一样，散发着一股严谨而又充满活力的气息。我是一名大学里的社会学教授，我一直致力于研究城市化进程中人与空间的关系，以及交通方式的变迁对社会结构的影响。而“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个标题，无疑触及到了我研究的多个核心领域。“旅次特性”，在我看来，不仅仅是物理意义上的出行轨迹，更包含了丰富的社会学内涵，例如人们选择何种交通方式，可能与其社会经济地位、生活习惯、甚至是对社会环境的认知有关。而“大数据”，则为我们提供了前所未有的机会，去量化和分析这些复杂的社会现象。“精进”，更是让我看到了这本书的学术价值和现实意义，它暗示着研究将不止步于对现象的描述，而是要进一步探索如何利用这些数据来优化公共交通服务，从而更好地满足社会成员的需求，提升城市生活的整体质量。我非常期待书中能够深入探讨如何通过分析“旅次特性”来揭示社会群体在出行方式上的差异，例如不同收入群体、年龄群体、性别群体在出行时间和出行目的地上的偏好，以及这些偏好背后可能存在的社会原因。同时，我也希望书中能够详细阐述如何利用大数据来制定更具包容性和公平性的公共交通政策，确保所有社会成员都能享受到便捷、可负担的出行服务。例如，是否能通过大数据分析，来识别出那些被现有交通网络所忽视的区域或群体，并有针对性地进行服务拓展？“计画”，则表明这本书将提供一套系统性的研究方法和政策建议，对于我们理解和改善现代城市的交通生态，具有重要的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我感觉它触及到了公共交通服务最核心的命脉。我是一名长期关注城市发展和公共政策的评论员，一直以来，我都认为提升公共交通的效率和便捷性，是缓解城市拥堵、改善居民生活质量的关键。而“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个标题，精准地捕捉到了当前公共交通发展的最新趋势。“旅次特性”，在我看来，是指每一次出行背后所蕴含的丰富信息，包括但不限于乘客的出行时间、频率、目的地、出行目的、偏好的交通方式，以及对出行过程中各种因素（如准时性、舒适度、安全性、票价）的考量。这些信息，单独来看可能意义不大，但一旦通过“大数据”这个强大的工具进行整合、分析和挖掘，就能显现出惊人的价值。“精进”，这个词给我最深的印象，它意味着这本书将不仅仅是描述现状，而是要提出如何让公共交通服务变得更好、更智能、更人性化。我非常期待书中能够阐述如何利用大数据来识别乘客的潜在需求，预测未来的出行趋势，从而优化公共交通的线路规划、时刻表制定、车辆调度，甚至是服务流程。例如，是否能通过分析不同区域的客流数据，发现城市发展的新热点，并提前布局公共交通网络？是否能通过对乘客出行行为的分析，来理解他们对服务质量的期望，并据此改进服务标准？“计画”，则表明这本书并非只是理论探讨，而是提供了一套系统性的、可操作的行动方案。我希望书中能看到一些成功的案例，展示大数据是如何被应用于实际的公共交通管理中，从而真正提升乘客的出行体验，让公共交通成为更多人出行的首选。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，像一个充满诱惑力的谜题，立刻勾起了我的好奇心。我是一名对城市发展和技术创新充满热情的研究员，我一直认为，大数据是解开现代城市复杂性的钥匙，尤其是在公共交通领域。“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个标题，精准地描绘了这本书的核心内容。我理解的“旅次特性”，是指构成每一次出行的所有关键要素，从时间、地点、交通工具，到更深层次的出行目的、个人偏好，甚至是对出行体验的感知。而“大数据”，则为我们提供了前所未有的能力，去捕捉、存储、分析和理解这些海量、多维度的信息。“精进”，是我最看重的部分。它意味着这本书将不仅仅停留在描述和分析层面，而是要提出如何通过大数据来“精进”公共交通服务，使其变得更加高效、便捷、舒适，甚至更具前瞻性。我非常期待书中能够详细阐述如何利用大数据来理解乘客的需求，预测未来的出行趋势，从而优化公交线路的设计、时刻表的制定、车辆的调度，甚至是个性化的服务推荐。例如，是否能通过分析不同时间段、不同区域的客流数据，来发现城市发展的潜在规律，并为未来的交通规划提供科学依据？是否能通过对乘客反馈数据的深度挖掘，来找出服务中的痛点，并制定有效的改进策略？“计画”，则表明这本书是一份具有实践指导意义的行动方案，它将为我们如何更好地利用大数据来推动公共交通的创新和发展，提供宝贵的经验和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，简直是为我量身打造的。我是一名软件开发工程师，专注于智能交通领域的研究和开发。多年来，我一直在思考如何利用最新的技术，特别是大数据和人工智能，来解决城市交通拥堵、出行效率低下等难题。而“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个标题，准确地概括了我所关注的焦点。“旅次特性”，在我看来，是构成每一次出行行为最核心的数据维度，它包括但不限于出行的时间、起点、终点、出行目的、交通工具的选择、甚至是个人的出行偏好。这些数据，通过各种传感器、移动设备、以及支付系统，能够被大量采集和积累。而“大数据”的力量，在于能够从这些海量、异构的数据中，挖掘出隐藏的规律和洞察。“精进”，则是我最期待的部分。我希望书中能够详细阐述如何利用这些大数据来构建智能化的公共交通系统。例如，如何利用机器学习算法来预测未来的客流需求，从而实现更精准的车辆调度和运力优化？如何利用深度学习模型来分析乘客的出行路径，从而发现潜在的拥堵点，并提出改进建议？更进一步，书中是否会探讨如何将这些大数据分析结果，转化为实际的应用程序，为乘客提供个性化的出行建议、实时的交通信息，以及无缝的换乘体验？“计画”，则表明这本书的实用性和可操作性，它不仅仅是理论的探讨，更提供了一套完整的方案，指导我们如何将这些技术落地，从而真正提升公共交通服务的效率和用户体验。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的陈列架上看到这本书时，它的标题立刻吸引了我。作为一名城市规划专业的学生，我深知一个高效、便捷、可持续的公共交通系统对于一个现代城市的重要性。而“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”这个书名，准确地抓住了当前公共交通发展面临的核心挑战和未来的发展方向。“旅次特性”，这个词让我联想到，书中会深入分析乘客的每一次出行是如何发生的，包含了哪些关键的要素。这不仅仅是简单的起终点和时间，更可能涉及到出行动机、选择交通工具的原因、对服务质量的期望等等。通过对这些“旅次特性”的细致研究，我们可以更深入地理解乘客的需求。而“大数据”，作为现代科技的驱动力，必然是书中探讨的核心工具。我设想书中会详细介绍如何收集、清洗、分析这些庞杂的出行数据，以及如何从中提取出有价值的洞察。例如，如何通过对海量乘客数据的分析，发现隐藏的出行规律和潜在的服务需求？如何利用这些数据来优化现有的公交线路和站点设置，使其更贴近居民的实际出行需求？“精进”，意味着这本书将不仅仅停留在理论层面，而是要提出具体的改进方案和策略。我非常期待书中能够提供一些关于如何利用大数据来提升公共交通的准点率、便捷性、舒适度以及可持续性的具体方法。例如，是否能通过大数据分析来预测某个区域在特定时间段的客流压力，从而提前调配运力？是否能通过对乘客反馈数据的分析，来改进服务质量，例如优化车辆的清洁度、司机服务态度等？“计画”二字，更让我觉得这是一本具有实践指导意义的书籍，它不仅提出了问题，更给出了解决方案，为我们未来的城市交通规划提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了未来感，那种深邃的蓝色调搭配着流线型的图形，仿佛预示着书中隐藏的知识将带领读者遨游在数据与交通的广阔海洋中。我一直对公共运输的未来发展抱有浓厚的兴趣，尤其是在这个大数据时代，我们如何利用海量的信息来优化出行体验，让城市脉搏跳动得更加顺畅，一直是我的思考。这本书的标题“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”一下子就抓住了我的眼球，特别是那个“精进”二字，它不仅仅是改进，更是一种深入、细致、追求极致的提升。从标题本身，我能想象到书中会探讨许多关于“旅次特性”的细致分析，例如人们在一天中的出行规律、不同时段的出行需求、通勤与休闲出行的差异化需求，甚至是针对不同年龄段、职业人群的出行偏好。这些都是构成一个高效公共运输系统不可或缺的要素。而“大数据”作为核心驱动力，我相信书中会详细阐述如何采集、处理、分析这些数据，并将其转化为可执行的策略。我尤其期待书中能看到一些具体的案例分析，展示大数据是如何被实际应用到公交线路规划、时刻表优化、站点设置，乃至票价策略制定中的。比如，通过分析乘客的出行轨迹，是否能更精准地预测特定线路在特定时间的需求量，从而动态调整运力？是否能通过分析客流数据，优化换乘站的设计，减少乘客的等待时间？这些都是我迫切想从书中找到答案的问题。另外，书名中的“计画”也暗示了这不仅仅是一本理论性的著作，更是一份实际可行的行动蓝图，这让我对这本书充满了期待，希望它能为公共运输服务的未来发展提供切实可行的指导和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我这样一个对城市规划和交通管理抱有深切关注的普通市民来说，简直就是一场及时雨。我们每天都在乘坐公共交通，享受着它带来的便利，但同时，我也常常会遇到一些令人沮丧的体验：早高峰时人满为患的公交车、晚高峰时漫长的等车时间，以及偶尔出现的线路不合理、换乘不便的情况。当我看到这本书的标题时，我立刻联想到，这是否就是能够解决这些问题的钥匙？“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个名字听起来就充满了专业性和前瞻性。“旅次特性”这个词，如果我没有理解错的话，应该是指人们每一次出行的具体特征，比如出发地、目的地、出行时间、出行方式、出行目的等等。这些看似零散的信息，通过大数据的手段进行整合和分析，会爆发出怎样的能量，我对此充满了好奇。我设想，书中会详细介绍如何收集这些“旅次特性”的数据，是通过手机信令、刷卡记录、还是传感器呢？然后，这些数据将如何被转化为有价值的洞察？例如，是否能够通过分析短时间内密集出行到某个商业区的客流，来预测该区域对公交服务的潜在需求？或者，通过分析不同线路的乘客流量变化，来识别出那些需要优化班次或延长运营时间的线路？书名中的“精进”二字，更是让我看到了希望，它意味着这本书不仅仅是介绍“是什么”，更是探讨“如何做得更好”。我期待书中能有关于如何利用大数据来优化线路设计、站点布局、时刻表排布、甚至服务质量评估等方面的详细论述。如果这本书能够提供一套系统性的方法论，或者是一些成功的实践案例，那将是对我们提升公共交通服务质量非常有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

当我无意中翻到这本书，它的标题便牢牢地吸引住了我的目光。“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个名字本身就充满了信息量和前沿性，让我立刻感受到它所蕴含的巨大潜力。我是一名在城市交通领域工作的工程师，长期以来，我们一直在探索如何利用科技手段来优化交通系统，而大数据无疑是当前最具颠覆性的力量之一。“旅次特性”，在我看来，是指构成每一次出行的所有关键属性，从最基础的起点、终点、时间，到更深层次的出行目的、交通工具偏好、甚至是对服务质量的细致要求。这些信息，分散在城市的各个角落，只有通过大数据的手段，才能将其汇聚、整合，并从中提炼出有价值的洞察。而“精进”，这个词，让我看到了这本书的真正价值所在。它不仅仅是简单的数据分析，更是要将这些分析成果转化为切实可行的改进措施，从而全面提升公共交通的服务水平。我非常期待书中能够详细阐述如何利用大数据来识别乘客的出行规律，预测客流高峰，优化公交线路和班次，甚至实现个性化的出行推荐。例如，是否能够通过分析特定区域的出行数据，来发现居民潜在的出行需求，并据此拓展公交网络？是否能够通过对乘客反馈数据的实时分析，来快速响应并解决服务中存在的问题？“计画”，更是让我觉得这本书具有极高的实践指导意义。它不仅仅是纸上谈兵，而是提供了一套完整的方案，指导我们如何将大数据技术应用于实际的公共交通运营管理中，最终实现更高效、更便捷、更人性化的出行服务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我感觉它像是为我量身定做的。作为一名在大型科技公司工作的算法工程师，我对大数据及其在各个领域的应用都充满了好奇和热情。公共交通，这个与我们日常生活息息相关的领域，一直是我思考大数据如何产生更大社会价值的重点关注对象。“应用旅次特性大数据精进公共运输服务计画”，这个标题精准地概括了其核心内容。我脑海中立刻浮现出无数个可以深入挖掘的点。首先，“旅次特性”可以包含哪些维度的数据？除了传统的出行时间、起点、终点，是否还包括出行目的（通勤、购物、娱乐）、交通工具选择（公交、地铁、共享单车）、同行人数、甚至是个人的出行偏好（喜欢靠窗的座位、对拥挤的容忍度）？这些都可以通过各种传感器、APP、甚至是用户调研来采集。其次，如何利用“大数据”来“精进”公共运输服务？这对我来说是最大的看点。我设想书中会详细介绍各种数据挖掘和机器学习的模型，例如：如何利用聚类算法来识别相似的出行模式，从而为特定群体设计定制化的公交线路？如何利用时间序列分析来预测未来的客流高峰，以便提前进行运力调配？如何利用图算法来优化换乘网络，减少乘客的步行距离和换乘次数？更进一步，书中是否会探讨如何通过实时数据反馈，实现公共交通的动态调度和智能响应？例如，当某个区域突然涌现大量临时出行需求时，系统能否快速响应，临时增加班次或调整线路？“计画”这个词，也表明了这本书的实用性和指导性，它不是空谈理论，而是提供了一套可行的方案。我非常期待书中能看到一些具体的算法模型、技术架构，以及它们在实际公共交通系统中的部署案例，这将为我未来的工作提供宝贵的灵感和借鉴。