本书以电信运营商数据为基础，依照“用户行为分析—用户行为预测—用户行为干预”的思路，针对社会计算领域的手机用户行为大数据进行深入剖析，开展面向社会治理、商业智能、个体决策各领域（包括城市交通规划、旅游行业发展、公共管理等）的理论分析及应用技术研究。
本书适合高等院校和科研单位从事社会计算、大数据研究的硕士研究生、博士研究生和相关领域学者阅读参考，也有助于电信运营商、手机厂商、政府管理部门在社会计算领域开展大数据管理应用实践。

赵玺，西安交通大学教授，入选西安交通大学“青年拔尖人才计划”，任陕西省医疗健康大数据工程研究中心主任、大数据算法与技术国家工程实验室研究中心主任、中国人工智能学会智能交互专委会委员、中国计算机学会计算机应用专委会委员，入选陕西省“三秦人才”。
赵玺在IEEE TPAMI、IEEE Transaction on Cybernetics、DSS等顶级刊物上发表了50余篇信息系统、人工智能、数据挖掘、心理学等大数据行为与决策跨学科领域的文章，多篇论文被重新收录于IEEEBiometrics Compendium（IEEE收选相关领域已发表文章的季刊，突显有影响力的研究工作）；先后主持了多个大数据方向的项目，包括：国家自然科学基金项目“面向智能健康管理：基于海量多源手机数据的宏观微观公众运动行为综合分析与提升研究”“基于全脸统计学模型和回归器的对遮挡鲁棒的三维人脸特征点定位方法研究”，教育部-中国移动科研基金项目“基于多元数据的Smart商业模型构建与应用”，中兴通讯股份有限公司资助的“社交图像大数据分析中人脸图像处理技术研究”，陕西省发改委资助的“陕西省医疗健康大数据工程研究中心创新能力建设项目”，中国科学院资助的“大数据驱动的管理与决策及农业示范研究”等。

第1篇 导论
第1章 研究背景
第2章 社会计算概述
2.1 社会计算介绍
2.2 社会计算研究概述
2.2.1 人道主义救援
2.2.2 公共卫生管理
2.2.3 气象灾害应急
2.2.4 经济发展监控
2.2.5 农业食品安全
2.2.6 交通城市规划
2.2.7 能源
2.2.8 国家调研统计
第3章 智能决策
第2篇 用户行为分析
第4章 基于电信运营商数据的路网匹配算法
4.1 本章简介
4.2 背景介绍
4.3 问题定义
4.3.1 路网匹配问题定义
4.3.2 现有的路网匹配方法的局限性
4.4 方法设计
4.4.1 方法概览
4.4.2 位置表征模型
4.4.3 路网匹配模型
4.4.4 强化学习优化模型
4.5 系统实现
4.5.1 离线训练过程
4.5.2 在线匹配过程
4.6 实验结果
4.6.1 实验设置
4.6.2 路网匹配准确率验证
4.6.3 路网匹配的匹配时间验证
4.6.4 注意力模型的有效性验证
4.6.5 系统的鲁棒性验证
4.6.6 位置表征模型的有效性验证
4.6.7 强化学习优化模型的有效性验证
4.7 相关文献讨论
4.8 总结
第5章 利用移动跟踪数据从旅游团组规模的角度理解游客移动模式：以中国西安为例
5.1 本章简介
5.2 背景介绍
5.2.1 游客行为
5.2.2 团组规模
5.3 案例介绍
5.3.1 研究区域和数据
5.3.2 细粒度旅游团组划分方法
5.4 案例分析结果
5.4.1 人口统计学模式
5.4.2 空间模式
5.4.3 时间模式
5.5 总结
……
第3篇 用户行为预测
第4篇 用户行为干预