本书以移动计算技术为核心，系统阐释其在社会治理领域的创新应用。内容涵盖移动通信技术演进、移动大数据分析、智能定位、移动轨迹挖掘与网络建模等理论基础，深入探讨人口流动规律、传染病传播建模、自然灾害应急响应等前沿议题。全书构建了“技术—理论—应用”的移动计算知识体系，从多角度展现移动计算在动态监测、精准预测和智能决策中的实践价值，为数字时代的社会治理提供跨学科解决方案。

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大数据挖掘国家杰出青年科学基金 教育部科技进步二等奖

目录
第一篇 移动技术基础
第1章 移动技术导论
1.1 导言 3
1.2 移动通信技术基础 3
1.2.1 0G：基于模拟信号的早期移动通信 4
1.2.2 1G：“大哥大”时代的移动通信 7
1.2.3 2G：从模拟技术到数字通信技术 10
1.2.4 3G：全球标准确立与稳健发展 16
1.2.5 4G：高速传输驱动全新业态 20
1.2.6 5G：现代移动通信技术 24
1.3 移动通信网络架构 30
1.3.1 2G网络架构 31
1.3.2 3G网络架构 32
1.3.3 4G网络架构 33
1.3.4 5G网络架构 34
1.4 移动通信前沿 36
1.4.1 从6G到xG 36
1.4.2 卫星通信 39
1.5 移动互联网发展与应用 43
1.5.1 从移动通信到移动互联网 43
1.5.2 萌芽期：基于WAP的早期移动网络 45
1.5.3 培育成长期：APP的爆发与互联网业态转型 48
1.5.4 高速发展期：移动支付技术和移动社交媒体 50
1.5.5 全面发展期：移动互联网引领移动数字新时代 60
1.5.6 移动互联网前沿 64
参考文献 70
第2章 移动大数据基础
2.1 移动大数据导论 71
2.1.1 大数据与移动大数据 71
2.1.2 移动大数据的特点 71
2.1.3 移动大数据的主要类型 74
2.2 移动大数据存储与管理技术 77
2.2.1 传统移动数据管理 77
2.2.2 移动大数据管理系统 81
2.2.3 典型移动大数据平台 83
2.3 移动大数据隐私与安全 87
2.3.1 移动大数据隐私保护规范 87
2.3.2 数据泛化与损失度量 89
2.3.3 K匿名算法 90
2.3.4 差分隐私算法 93
2.3.5 同态加密算法 96
2.4 移动大数据分析案例 103
2.4.1 基站定位数据 103
2.4.2 移动社交媒体数据：网络直播大数据 106
2.4.3 移动出行大数据：共享单车大数据 110
参考文献 114
第二篇 移动计算理论
第3章 移动定位技术
3.1 移动定位技术概述 119
3.1.1 移动终端 119
3.1.2 移动定位技术标准 120
3.1.3 移动定位技术性能评估指标 121
3.1.4 移动定位技术常见误差因素 124
3.2 移动定位原理 128
3.2.1 TOA与三角定位法定位 128
3.2.2 TDOA与双曲线定位法定位 131
3.2.3 AOA与角度交会法定位 133
3.2.4 RSSI与指纹识别法定位 135
3.3 移动通信基站定位技术 137
3.3.1 蜂窝网技术简介 137
3.3.2 基站定位方法 138
3.3.3 5G基站定位技术 140
3.3.4 基站定位系统 142
3.4 卫星定位技术 147
3.4.1 卫星定位原理 148
3.4.2 A-GPS定位 148
3.4.3 卫星定位系统组成 149
3.4.4 全球主要卫星定位系统 152
3.5 Wi-Fi定位技术 153
3.5.1 Wi-Fi技术简介 153
3.5.2 Wi-Fi定位原理 155
3.5.3 Wi-Fi定位系统 159
3.6 蓝牙定位技术 161
3.6.1 蓝牙技术简介 161
3.6.2 蓝牙定位原理 163
3.6.3 蓝牙定位系统 166
3.7 其他移动定位技术 169
3.7.1 RFID定位技术 169
3.7.2 ZigBee定位技术 172
3.7.3 IP定位技术 174
参考文献 174
第4章 移动轨迹挖掘
4.1 移动轨迹特征度量指标 176
4.1.1 时空相关指标 178
4.1.2 活动频度指标 186
4.1.3 出行范围指标 188
4.1.4 复杂性度量指标 191
4.1.5 Scikit-mobility库 195
4.2 个体出行机制模型 201
4.2.1 随机游走模型 201
4.2.2 列维飞行模型 205
4.2.3 连续时间随机游走模型 207
4.2.4 探索与偏好返回模型 210
4.2.5 周期性随机游走模型 211
4.2.6 交通系统层次性模型 212
4.3 群体出行机制模型 214
4.3.1 引力模型 214
4.3.2 介入机会模型 216
4.3.3 辐射模型 218
4.3.4 人口权重机会模型 221
4.3.5 容器模型 224
4.3.6 频率-距离模型 226
参考文献 228
第5章 移动网络建模理论与方法
5.1 网络科学理论基础 230
5.1.1 网络的基本概念 230
5.1.2 网络的主要类型 231
5.1.3 移动网络构建 236
5.2 移动网络统计指标 238
5.2.1 度中心性 238
5.2.2 介数中心性 239
5.2.3 k-核中心性 240
5.2.4 PageRank值 241
5.2.5 集聚系数 243
5.2.6 网络效率 244
5.3 网络社区检测算法 245
5.3.1 FN算法 246
5.3.2 Louvain算法 248
5.3.3 谱聚类算法 250
5.3.4 GN算法 252
5.4 移动网络时序分析 254
5.4.1 时序路径 254
5.4.2 时序距离和时序效率 255
5.4.3 时序中心性指标 256
5.5 移动网络分析工具及应用 258
5.5.1 移动网络分析工具 258
5.5.2 基于Gephi的上海人口移动网络分析 261
5.5.3 基于Python的美国人口迁徙网络分析 267
5.5.4 基于R语言的意大利人口移动网络分析 274
参考文献 279
第三篇 社会治理应用：人口流动管理
第6章 人口流动规律挖掘与城市群分析
6.1 问题背景与意义 283
6.1.1 流动的人类社会 283
6.1.2 人口流动理论发展 285
6.2 数据来源与处理 288
6.2.1 人口流动数据来源 288
6.2.2 移动定位数据处理 291
6.2.3 人口流动网络构建 294
6.3 我国人口流动时空演化模式分析 295
6.3.1 时序特征分析 295
6.3.2 空间分布模式 297
6.3.3 季节性人口流动时空演化模式分析 299
参考文献 301
第7章 我国人口流动影响因素分析
7.1 社会环境因素 304
7.2 人口特征因素 309
7.3 城市等级因素 310
第8章 基于人口移动网络的城市群结构挖掘
8.1 人口流动时空模式分析 312
8.1.1 时序模式分析 313
8.1.2 空间模式分析 315
8.2 人口回流模型 316
8.3 网络社区挖掘 317
8.4 启示与应用 320
第四篇 社会治理应用：传染病建模与疫情防控
第9章 人口流动与传染病建模
9.1 问题背景与意义 323
9.1.1 传染病与人类历史 323
9.1.2 流行病认知发展 326
9.1.3 传染病疫情防控策略 327
9.2 人口流动网络与传染病传播建模 329
9.2.1 数字化接触追踪 329
9.2.2 有效传播距离 329
9.2.3 感染压力指标 331
9.3 传播风险评估的风险源模型 333
9.3.1 基础风险源模型与风险评估 333
9.3.2 扩展的风险源时空模型 335
9.3.3 多风险源模型 335
参考文献 338
第10章 海地霍乱疫情传播预测与风险评估
10.1 疫情发展及描述 339
10.1.1 霍乱简介 339
10.1.2 海地霍乱疫情描述 340
10.1.3 挑战与应对 341
10.2 数据获取与处理 342
10.2.1 霍乱病例数据的获取与监测 342
10.2.2 手机信令数据的获取 342
10.3 风险评估与传播预测 343
10.3.1 风险评估建模 343
10.3.2 主要结果和实验对比 344
10.3.3 病例数估计 345
参考文献 346
第11章 埃博拉疫情传播预测与风险评估
11.1 疫情发展及描述 347
11.1.1 埃博拉简介 347
11.1.2 2014年西非埃博拉疫情 349
11.1.3 挑战与应对 349
11.2 数据获取与处理 350
11.2.1 人口空间分布数据 351
11.2.2 移动数据 352
11.3 移动网络建模与风险评估 353
11.3.1 西非各国人口流动模式分析 353
11.3.2 人口流动模型与分析 353
11.3.3 封锁条件下的人口流动 356
参考文献 358
第12章 新冠疫情传播预测与风险评估
12.1 疫情发展及描述 359
12.1.1 新型冠状病毒肺炎简介 359
12.1.2 疫情阶段与响应政策 360
12.1.3 社会影响 363
12.1.4 技术涌现 363
12.2 数据获取与处理 365
12.3 传播风险评估 365
12.3.1 人口流动描述 365
12.3.2 人口流动模式分析 366
12.4 传播仿真与政策评估 369
12.4.1 基于多智能体的计算实验方法 369
12.4.2 疫情传播计算实验及平台 370
12.4.3 人工社会实验分析 371
12.5 启示及应用 372
参考文献 373
第五篇 社会治理应用：自然灾害应急救援
第13章 自然灾害与应急救援
13.1 全球自然灾害现状 377
13.2 次生灾害及其影响 378
13.3 自然灾害对弱势群体的影响 379
13.4 应急管理前沿技术 380
13.4.1 无人机技术 380
13.4.2 卫星遥感技术 381
13.4.3 人工智能技术 382
13.4.4 灾情地图技术 382
13.4.5 物联网技术 382
13.5 大数据技术对应急管理的重要意义 383
参考文献 384
第14章 海地地震应急响应
14.1 海地地震基本情况 385
14.2 国际社会响应 386
14.3 数据来源与处理 386
14.4 震区人口撤离及返回分析 386
14.4.1 震区人口流动估计 386
14.4.2 与传统方法的比较 388
14.5 灾后行为与历史行为相似性 389
14.6 出行距离与可预测性 392
14.7 影响及启示 394
参考文献 396
第15章 孟加拉马哈森气旋风暴影响分析
15.1 马哈森气旋风暴基本情况 397
15.2 数据来源与处理 399
15.3 人口流动模式 399
15.4 移动网络对比分析 402
15.5 社会事件异常监测 404
15.6 降雨与通信频率相关性分析 407
15.6.1 通信频率变化与降雨强度相关性 407
15.6.2 通信频率变化与气旋关联性 408
15.7 影响及启示 409
参考文献 410
第16章 尼泊尔地震应急响应
16.1 尼泊尔地震基本情况 411
16.2 数据来源与处理 412
16.3 加德满都人口数量时空演化 413
16.4 人口撤离及返回时间 414
16.5 影响及启示 415
参考文献 417