应急大数据的空间分析与多因素关联挖掘

　　本书共分6章，通过多源数据汇聚，按照灾害体、承灾体和抗灾体进行数据组织与管理，应用空间分析、机器学习和应急管理的理论与方法，进行多因素关联挖掘分析，力求实现突发事件的状态透明、过程透明和变化透明，服务于应急救援。本书是基于国家重点研发项目计划“国家公共安全应急平台”支持下完成的。全书共六章，shou先通过多源数据汇聚，对灾害体、承灾体和抗灾体进行数据组织和管理，然后应用空间分析、机器学习和应急管理的理论和方法，进行多因素关联挖掘分析。后，以美国纽约市的交通事故、犯罪事件、公共卫生事件数据为例进行分析，得出本研究模型的可行性。

　　李英冰，男，博士，副教授，硕士生导师（大地测量学与测量工程、地图制图学与地理信息工程、测绘工程），创新创业导师，测绘学院空间信息工程研究所所长，公共安全科学技术学会海洋安全专业工作委员会委员。

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