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Smart city big data analytics: An advanced review
WIREs Data Mining and Knowledge Discovery ( IF 6.4 ) Pub Date : 2019-06-19 , DOI: 10.1002/widm.1319
Kamran Soomro 1 , Muhammad Nasir Mumtaz Bhutta 2 , Zaheer Khan 1 , Muhammad A. Tahir 3
Affiliation  

With the increasing role of ICT in enabling and supporting smart cities, the demand for big data analytics solutions is increasing. Various artificial intelligence, data mining, machine learning and statistical analysis‐based solutions have been successfully applied in thematic domains like climate science, energy management, transport, air quality management and weather pattern analysis. In this paper, we present a systematic review of the literature on smart city big data analytics. We have searched a number of different repositories using specific keywords and followed a structured data mining methodology for selecting material for the review. We have also performed a technological and thematic analysis of the shortlisted literature, identified various data mining/machine learning techniques and presented the results. Based on this analysis we also present a classification model that studies four aspects of research in this domain. These include data models, computing models, security and privacy aspects and major market drivers in the smart cities domain. Moreover, we present a gap analysis and identify future directions for research. For the thematic analysis we identified the themes smart city governance, economy, environment, transport and energy. We present the major challenges in these themes, the major research work done in the field of data analytics to address these challenges and future research directions.

中文翻译:

智慧城市大数据分析:高级审查

随着ICT在支持和支持智慧城市中的作用日益增强,对大数据分析解决方案的需求也在增长。各种基于人工智能,数据挖掘,机器学习和统计分析的解决方案已成功应用于气候科学,能源管理,运输,空气质量管理和天气模式分析等主题领域。在本文中,我们对智慧城市大数据分析的文献进行了系统的回顾。我们使用特定的关键字搜索了许多不同的存储库,并遵循结构化的数据挖掘方法来选择要审核的材料。我们还对入围文献进行了技术和主题分析,确定了各种数据挖掘/机器学习技术并给出了结果。基于此分析,我们还提供了一个分类模型,用于研究该领域的四个方面的研究。这些包括数据模型,计算模型,安全和隐私方面以及智慧城市领域的主要市场驱动因素。此外,我们提出了差距分析并确定了未来的研究方向。对于主题分析,我们确定了智能城市治理,经济,环境,交通和能源等主题。我们提出了这些主题中的主要挑战,在数据分析领域完成的主要研究工作以应对这些挑战和未来的研究方向。我们提出差距分析并确定未来的研究方向。对于主题分析,我们确定了智能城市治理,经济,环境,交通和能源等主题。我们提出了这些主题中的主要挑战,在数据分析领域完成的主要研究工作以应对这些挑战和未来的研究方向。我们提出差距分析并确定未来的研究方向。对于主题分析,我们确定了智慧城市治理,经济,环境,交通和能源等主题。我们提出了这些主题中的主要挑战,在数据分析领域完成的主要研究工作以应对这些挑战和未来的研究方向。
更新日期:2019-06-19
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