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城市的动态（例如，人类移动模式和POI类别变化次数）可能暗含着城市经济的趋势。例如，北京的电影院数量从2008年到2012年持续增加，达到260家。这可能意味着越来越多的北京居民想要在电影院观看电影。一些POI类别则可能会变少或消失，这表示对应行业正在衰退。同样，人类移动数据暗含着一些主要城市的失业率，可以帮助预测商业和股市趋势。
人类移动模式结合POI也可以帮助某些商业的选址。Karamshuk等人 [76] 在基于位置的社交网络背景下研究了最优零售商店位置的问题。他们从Foursquare收集人类移动数据，并分析这些数据以了解纽约市三家零售连锁店的受欢迎程度是如何通过签到次数来衡量的。他们评估了各种数据挖掘特征，建模了关于地点的空间和语义信息以及周边区域用户移动的模式。结果显示，在这些特征中，用户吸引点（例如火车站或机场），以及目标连锁店同类型的零售商店（例如咖啡店或餐厅）的存在，决定了一个地区的本地商业竞争状况，是最能指示受欢迎程度的指标。
结合多个数据源，我们甚至可以预测房产的排名。Fu等人 [47-49] 展示了预测城市房产未来排名的研究，该排名根据从各种数据集中推断出的潜在价值来确定，这些数据集包括人类移动数据和城市地理数据，是目前围绕房产观察到的数据。在这里，价值指的是在上升市场中增长更快的能力，以及在下降市场中比其他房产下降更慢的能力，通过将房产价格的增长或减少比例离散化为五个级别（ R 1 ～ R 5 ）来量化，其中 R 1 代表最佳，而 R 5 表示最差。排名对于人们在决定何时定居或分配资产投资时非常重要。
如图2.17所示，他们考虑了三个类别的因素，包括地理效用、邻里受欢迎程度和商业区的繁荣程度。这些因素与常见的说法“房产的价值由其位置、位置和位置决定”相对应。更具体地说，他们通过挖掘周围的地理数据（例如，道路网络和POI）、交通数据（如出租车轨迹和公共交通系统中的刷卡记录）和社交媒体数据，为每个房产确定了一组区分性特征。然后，他们训练了一个成对学习排序模型 [92] ，将特征-排名对列表输入一个ANN中。他们还应用了一个度量学习算法来识别影响排名的前十个最关键特征，这间接揭示了决定房产价值的重要因素。
图2.17 根据大数据对房产进行排名（见彩插）
城市人口的增加和商业的发展导致了对城市物流的巨大需求。提高现有城市物流系统的吞吐量，对于城市的可持续性来说非常重要。
图2.18展示了当前城市快递系统的工作流程，这是一种主要的城市物流类型。城市被划分为几个区域（例如， R 1 和 R 2 ），每个区域覆盖一些街道和邻里。在某个区域建立一个中转站，临时存储该区域收到的包裹（例如， R 1 中的ts 1 ）。中转站收到的包裹根据目的地被进一步分组。每组包裹将定期通过卡车发送到相应的中转站（例如，从ts 1 到ts 2 ）。在每个区域，都有一支快递团队（例如， R 1 中的 c 1 和 c 3 ）负责将包裹送到特定地点并从该地点接收包裹。当一辆装载包裹的卡车到达中转站时，每位快递员会将这些包裹的一部分通过小型配送货车、自行车或摩托车送到最终目的地，这些交通工具的容量是有限的。在离开中转站之前，他们会基于自己的知识预先计算配送路线（例如灰色线路）。
图2.18 城市快递系统（见彩插）
在配送过程中，每位快递员可能会从中央调度系统或直接从终端用户那里收到取件请求（例如， r 5 、 r 6 和 r 7 ）。每个取件请求都与一个位置和一个取件时间截止点相关联。快递员可能会更改原计划的路线去取新包裹，或者由于时间安排或车辆容量限制而拒绝取件请求。所有快递员都必须在特定时间前（以适应定期在各个中转站之间行驶的卡车的时间表）或当车辆满载时返回自己的中转站。
当前快递服务的服务质量和运营效率不尽人意，原因有三。
首先，现有的中央调度系统处理每个取件请求时没有进行全局优化，而是单独处理。例如，一个新的取件请求（例如， r 5 ）通常会被分配给距离取件地点最近的快递员（例如， c 1 ）。与此同时，每位快递员仅根据自己当前的情况来决定是否取件，而不知道同一区域内其他快递员的状态（例如， c 3 而不是 c 1 可以去 r 5 取件）。
其次，调度系统在分配新的取件请求之前不知道快递员的当前状态（例如，快递车剩余容量、尚未交付的包裹数量以及接下来的取件-配送路线）。请注意，由于新的取件请求，这些状态会动态变化。
再次，位于区域边界附近的请求（例如， r 7 ）被其他区域的快递员（例如， c 1 ）忽略，因为快递员只在自己所在的区域内取件。
为了解决这些问题，Zhang等人 [170] 设计了一个带有有效调度算法的中央调度系统，以便快递员能够实时配送和取件。系统中的每位快递员携带一个手持设备，该设备记录他们的位置，在他们配送或取件后向系统上传他们的状态，并接收新的取件请求。中央调度系统从快递员的手持设备里接收关于快递员的信息，并管理他们的时间表，包括取件和配送时间以及路线。在短时间内从客户那里收集取件请求后，系统根据最小累积距离批量处理请求。最后，系统向所有快递员发送更新的时间表，并向客户发送确认或拒绝的消息。动态调度系统可以将当前城市快递服务的吞吐量提高30%。