Big Data Analytics for Time-Critical Mobility Forecasting. From Raw Data to Trajectory-Oriented Mobility Analytics in the Aviation and Maritime Domains.
Language: English
Published by Cham, Springer., 2020
- Hardcover
- Used

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- Title
- Big Data Analytics for Time-Critical Mobility Forecasting. From Raw Data to Trajectory-Oriented Mobility Analytics in the Aviation and Maritime Domains.
- Author
- Vouros, George A.; et al. (Eds.)
- Publisher
- Cham, Springer.
- Publication year
- 2020
- Binding
- Hardcover
- Language
- English
- ISBN 10
- 3030451631
- ISBN 13
- 9783030451639
- Seller catalogs
- Informatik
This book provides detailed descriptions of big data solutions for activity detection and forecasting of very large numbers of moving entities spread across large geographical areas. It presents state-of-the-art methods for processing, managing, detecting and predicting trajectories and important events related to moving entities, together with advanced visual analytics methods, over multiple heterogeneous, voluminous, fluctuating and noisy data streams from moving entities, correlating them with data from archived data sources expressing e.g. entities’ characteristics, geographical information, mobility patterns, mobility regulations and intentional data.
The book is divided into six parts: Part I discusses the motivation and background of mobility forecasting supported by trajectory-oriented analytics, and includes specific problems and challenges in the aviation (air-traffic management) and the maritime domains. Part II focuses on big data quality assessment and processing, and presents novel technologies suitable for mobility analytics components. Next, Part III describes solutions toward processing and managing big spatio-temporal data, particularly enriching data streams and integrating streamed and archival data to provide coherent views of mobility, and storing of integrated mobility data in large distributed knowledge graphs for efficient query-answering. Part IV focuses on mobility analytics methods exploiting (online) processed, synopsized and enriched data streams as well as (offline) integrated, archived mobility data, and highlights future location and trajectory prediction methods, distinguishing between short-term and more challenging long-term predictions. Part V examines how methods addressing data management, data processing and mobility analytics are integrated in big data architectures with distinctive characteristics compared to other known big data paradigmatic architectures. Lastly, Part VI covers important ethical issues that research on mobility analytics should address.
Providing novel approaches and methodologies related to mobility detection and forecasting needs based on big data exploration, processing, storage, and analysis, this book will appeal to computer scientists and stakeholders in various application domains.
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About the Author
George Vouros is a Professor at the Department of Digital Systems, University of Piraeus, where he also heads the AI Lab. He has conducted extensive research in the areas of expert systems, knowledge management, knowledge representation and reasoning with ontologies, multi-agent systems and reinforcement learning. He also coordinated the datAcron Big Data project (H2020 ICT-16), on which this book is based.
Dr. Gennady Andrienko is a lead scientist responsible for visual analytics research at the Fraunhofer Institute IAIS (Sankt Augustin, Germany) and Full Professor at City University London. He has co-authored two monographs “Exploratory Analysis of Spatial and Temporal Data” (Springer, 2006) and “Visual Analytics of Movement” (Springer, 2013) and ca. 100 peer-reviewed journal papers. Gennady Andrienko received the Test of Time award at IEEE VAST 2018 and best paper awards at the AGILE 2006, IEEE VAST 2011 and 2012 conferences and EuroVA 2018 workshop.
Christos Doulkeridis is an Assistant Professor at the Department of Digital Systems at the University of Piraeus. He had been awarded both a Marie Curie fellowship and an ERCIM “Allain Bensoussan” fellowship for post-doctoral studies at the Norwegian University of Science and Technology. His research interests include big data management, parallel and distributed query processing, as well as indexing of spatial, spatio-temporal, and spatio-textual data.
Nikolaos Pelekis is an Associate Professor at the Department of Statistics and Insurance Science, University of Piraeus, Greece. His research interests include all aspects of data science, particularly mobility data management and mining. Nikos has co-authored one monograph and more than 100 refereed articles in scientific journals and conference proceedings, has received three best paper awards and won the SemEval’17 competition.
Alexander Artikis is an Assistant Professor at the University of Piraeus and a Research Associate at the National Centre for Scientific Research (NCSR) “Demokritos,” where he leads the Complex Event Recognition group. His research interests lie in the fields of artificial intelligence and distributed systems. Most of his work has been on (norm-governed) multi-agent systems and complex event recognition.
Anne‐Laure Jousselme works at the NATO Centre for Maritime Research and Experimentation in La Spezia, Italy, and serves on the Boards of Directors of the International Society of Information Fusion and the Belief Functions and Applications Society. Her research interests include maritime anomaly detection, information fusion, reasoning under uncertainty, and information quality.
Cyril Ray is an Associate Professor of Computer Science at Arts & Métiers – ParisTech, attached to the Naval Academy Research Institute (IRENav) in France. His current research focus is on the modelling and design of location-based services. His work mainly concerns theoretical aspects of the design of ubiquitous and adaptive location-based services applied to human mobility, maritime and urban transportation systems.
José Manuel Cordero is a Principal Researcher at CRIDA (ATM R&D Reference Centre, attached to the Spanish ANSP, ENAIRE) in Madrid, with extensive experience in the Air Traffic Management domain in the areas of operational performance monitoring and management, advanced computing in data analysis, and data-driven modelling. He has led a number of research projects such as SESAR Performance Management. José Manuel has co-authored more than 30 peer-reviewed papers in journals and conferences, receiving two best paper awards. He also received the Jane’ ATC Environment Award recognizing achievements in green ATM concepts. Since August 2019, he has also been appointed as a member of the EUROCONTROL Performance Review Commission.
David Scarlatti is a Data Solutions Architect at Boeing Research & Technology Europe in the Aerospace Operational Efficiency group, where he applies data analytics technologies to a wide range of aviation-related problems. His fields of expertise include big data analysis, data visualization, cyber security and human-machine interfaces.
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Da es sich bei gebrauchten Artikeln im Regelfall um Einzelstücke handelt, ist eine Nachlieferung nur in Ausnahmefällen möglich.
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Antiquariat im Hufelandhaus GmbH vorm. Lange& Springer Hegelplatz 1 D-10117 Berlin Tel.: +49-30-342 20 11 Fax.: +49-30-341 04 40 E-mail: buchladen@lange-springer-antiquariat.de www.lange-springer-antiquariat.de USt.-IdNr.: DE215177462 Finanzamt HRB 80262 B, Amtsgericht Berlin Charlottenburg. Geschäftsführer: Dipl.-Volkswirt Manfred Gast, Dr. Ekkehart Gast
Weitergehende Haftung
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Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns (Fügen Sie Ihren Namen, Anschrift und, soweit verfügbar, Ihre Telefonnummer, Telefaxnummer und E-Mail-Adresse ein) mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.
Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wie Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über den Widerruf dieses Vertrages bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden wir Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnen. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.
Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an ¿ uns oder an (hier sind gegebenenfalls der Name und die Anschrift der von Ihnen zur Entgegennahme der Waren ermächtigten Person einzufügen) zurückzusenden oder zu übergeben, Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden. Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umfang mit Ihnen zurückzuführen ist.
Ende der Widerrufsbelehrung
Muster ¿ Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück.)
An (hier ist der Name, die Anschrift und gegebenenfalls die Telefaxnummer und E-Mail-Adresse des Unternehmers einzufügen)
Hiermit widerrufe(n) ich/wir (*) den von mir/uns (*) abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren (*)/ die Erbringung der folgenden Dientsleistung (*)
Bestelt am (*)/ erhalten am (*)
Name des/der Verbraucher(s)
Anschrift des/der Verbraucher(s)
Unterschrift des/der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier)
Datum
(*) Unzutreffendes streichen.
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Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben, Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden. Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
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