时空感知下的人群环境数据分析：一种多维度研究方法

环境人群感知下的时空数据分析是一篇由Hafsa El Hafyani在巴黎萨克雷大学撰写的博士论文，于2022年完成并提交。该研究主要关注的是如何从参与性时空数据采集的角度，对环境和人群互动的数据进行深入分析。论文的主题涵盖了时空数据结构、算法设计以及环境群体感知的重要性，尤其是在信息技术（STIC）领域，特别是在计算机科学中的Informatique方向。 时空数据分析是当前信息技术中的关键部分，它涉及收集、处理和理解空间与时间维度上的数据，这对于城市规划、交通管理、环境保护、社会行为分析等领域具有重大意义。环境人群感知强调了在这些分析中考虑到自然环境因素以及人们的行为动态，这可以通过传感器网络、移动设备和其他数据源来获取实时和大规模的数据。 论文作者Hafsa El Hafyani在论文中可能探讨了诸如数据挖掘、地理信息系统（GIS）、大数据分析、机器学习等技术，以提取环境与人群活动模式的有价值信息。她的工作可能包括开发新的数据结构和算法来优化数据处理效率，同时确保隐私和数据安全。 在指导团队方面，论文由Karine Zeitouni教授指导，Yehia Taher教授共同指导，他们代表了巴黎萨克雷大学（UVSQ）的信息科技研究背景。评审委员会成员包括Ana-Maria Olteanu-Raimond（HDR，LASTIG，Gustave Eiffel，IGN-ENSG）、Sandro Bimonte（特别报告员兼审查员，INRIA）和Valérie Issarny（HDR，INRIA），他们在各自领域的权威性为论文的质量提供了保障。 这篇论文不仅对学术界有着重要贡献，还可能对政策制定者、城市规划者和企业决策者提供实用的洞察，帮助他们更好地理解和预测环境人群交互对社会经济活动的影响，从而支持更有效的资源分配和可持续发展策略。通过2023年1月13日的提交和存档于HAL多学科开放获取档案馆，这篇工作进一步推动了时空数据分析在环境人群感知领域的研究和应用。