时空数据挖掘综述

本文系统阐述了数据挖掘、空间数据挖掘、时空数据挖掘的发展历程,接着介绍了数据挖掘的相关概念,给出空间数据挖掘和传统知识发现的异同;然后对空间数据挖掘的基本方法与技术进行综述,在总结当前研究成果的基础上,阐述了空间、时空数据挖掘面临的难题;最后探讨了时空数据挖掘的发展方向和研究热点。     

数据挖掘研究综述及其在国土资源信息化中的应用研究初探

本文系统论述和总结了数据挖掘和空间数据挖掘的概念、技术方法和研究现状。详细介绍了目前主流的数据挖掘厂商及解决方案。文章最后简要分析了数据挖掘技术在国土资源行业中的研究现状,并对如何利用这些新技术为国土资源业务管理与决策支持提供帮助进行了初步探讨。     

可视化空间数据挖掘研究综述

空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程,可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境,可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然,并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状,重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用,并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。     

空间数据挖掘方法综述

空间数据挖掘和知识发现是空间数据库技术、空间数据荻取技术、计算机技术、网络通信技术和管理决策支持技术等发展到一定阶段的产物,是多学科相互交融和相互促进的新兴边缘学科,汇集了人工智能、模式识别、数据库、空间信息学、统计学等各学科技术的成果。如何在浩瀚的空间数据和人们的知识渴求之间建立一个桥梁的确是一个巨大的挑战,而以聚类、分类等人工智能技术为基础的空间数据挖掘为迎接这个挑战提供了新的支撑技术。总结了空间数据挖掘方法的国内外研究现状,为深入研究空间数据挖掘方法提供参考价值。     

空间数据挖掘与GIS集成及应用研究

阐明空间数据挖掘与GIS集成的优越性,分析空间数据挖掘与关系数据库系统的区别,介绍面向对象技术对空间数据挖掘和空间数据挖掘的常用算法．在此基础上介绍地理信息系统与空间数据挖掘工具及应用。     

空间数据挖掘的方法进展及其问题分析

本文主要就空间数据挖掘方法和空间数据挖掘存在的问题这两方面进行了研究。采用归纳和总结的方法,研究了每种空间数据挖掘方法的特点和使用范围,指出目前空间数据挖掘方法的局限性,就目前空间数据挖掘存在的问题进行了深入的研究。得出空间数据挖掘是一个非常年轻而富有前景的研究领域,目前只是取得了一定的初步成果,仍有大量的理论与方法需要深入研究。最后本文就空间数据挖掘的今后发展方向进行了研究和归纳。     

空间数据挖掘技术在分析型客户关系管理中的应用

随着企业竞争的日益激烈,以"客户为中心"的服务理念日趋成熟,具有强大分析功能的分析型客户关系管理也就随之成为市场的研究热点,可以毋庸置疑地说它是决定企业能否在竞争中处于不败之地的重要因素.而分析型客户关系管理离不开数据挖掘技术的支持,如今,随着空间数据的日益膨胀,空间数据挖掘技术在客户关系管理中的应用显得日益突出.从分析型客户关系管理的功能和空间数据挖掘的过程出发,阐述了基于空间数据挖掘技术的集成分析型CRM的总体框架及其空间数据挖掘技术在分析型CRM中的具体应用.     

基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究

介绍了空间数据挖掘的概念,分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程,详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法,最后提出GIS空间数据挖掘存在的问题,阐述了技术的发展前景。     

论空间数据处理与空间数据挖掘

根据现行文献中反复提到的空间数据处理内涵的理解．将空间数据处理分为空间数据处理技术和空间数据处理理论，简要论述了各自的主要内容．讨论了空间数据挖掘的现状和今后研究的重点，比较了空间数据处理与空间数据挖掘的异同。     

基于空间数据挖掘技术的房地产估价系统设计与研究

介绍了空间数据挖掘技术和研发现状,通过研究指出了房地产估价系统与空间数据挖掘技术的集成模式,提出基于空间数据挖掘技术的房地产估价系统的解决方案,也是房地产估价系统的研究热点和趋势.     

空间数据挖掘和知识发现的现状与发展

分析了空间数据挖掘涉及的两大关键技术:空间数据仓库技术和空间数据挖掘的各种算法、地学数据挖掘所涉及的各种算法,列举了现有的各种空间数据挖掘方法,指出它们的优缺点和应用场合,简要讨论了迄今为止空间数据挖掘领域所取得的进展,展望了未来的发展方向。     

可视化交互空间数据挖掘技术的探讨

随着地理信息获取技术飞速发展,使得当前存储在空间数据库中的空间数据的深度和广度得到了前所未有的发展,传统的空间统计方法和空间分析方法已经难以有效而迅速地处理和分析它们,如何有效而及时地分析和处理空间数据变得越来越迫切。空间数据挖掘作为上个世纪90年代逐步发展起来的新兴技术,逐渐在研究和实践中显示出它的优势。与此同时,地理可视化技术也逐步走向成熟,二者的结合催生出新型空间数据分析技术———可视化交互空间数据挖掘。本文就该技术的相关问题进行了一些研究探讨。     

大数据时代的空间数据挖掘综述

随着大数据时代的到来,数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题,介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术,在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法,并指出了该类研究存在的不足。最后,探讨了空间数据挖掘的发展趋势。     

基于applet的数据挖掘信息可视化

为被称抽象的地理空间数据集提出了一个新的可视化技巧,这里的技巧接近于在保持地理空间大小不变的情况下将整个地图区域展示为多个地图区域。对于外部用户来说,是通过对数据挖掘过程的控制自动调整数据挖掘程度的技巧。实验证明这里的技巧产生地理空间数据集的可视化,加强了全局和局部的联系、数据挖掘成果的普及,在多个应用中证实了它的性能。     

Change detection from remotely sensed images: From pixel-based to object-based approaches

The appetite for up-to-date information about earth’s surface is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including local, regional and global resources monitoring, land-cover and land-use change monitoring, and environmental studies. The data from remote sensing satellites provide opportunities to acquire information about land at varying resolutions and has been widely used for change detection studies. A large number of change detection methodologies and techniques, utilizing remotely sensed data, have been developed, and newer techniques are still emerging. This paper begins with a discussion of the traditionally pixel-based and (mostly) statistics-oriented change detection techniques which focus mainly on the spectral values and mostly ignore the spatial context. This is succeeded by a review of object-based change detection techniques. Finally there is a brief discussion of spatial data mining techniques in image processing and change detection from remote sensing data. The merits and issues of different techniques are compared. The importance of the exponential increase in the image data volume and multiple sensors and associated challenges on the development of change detection techniques are highlighted. With the wide use of very-high-resolution (VHR) remotely sensed images, object-based methods and data mining techniques may have more potential in change detection.     

空间多维数据模型及OLAP的设计与实现

多维数据模型定义了数据仓库的度量和维度结构，是OLAP和某些数据挖掘模型的基础和数据仓库应用的重要手段，但用传统的多维数据模型和OLAP技术处理空间数据具有较大的局限性，文中尝试在传统多维数据模型中引入空间维度，在度量中引入指向空间聚合结果的空间聚合索引，并引入空间算子集合，从而构造出空间多维数据模型和空间立方体，在模型物理实现的基础上，试验了空间立方体的OLAP操作。     

房产价格时空演变分析

以时空数据模型及房产价格为研究对象,在同时满足基于特征和事件的空间时态数据模型基础上,结合数据库、统计分析、数据挖掘等技术创建基于位置(栅格)和对象(矢量)相结合的时空数据模型,实现了对马鞍山市房产价格的查询和管理.     

山东省矿业权实地核查数据成果不一致性分析研究

采用属性项关联对比和空间制图与空间分析的方法,对矿业权登记库与核查库间属性数据和空间范围进行了不一致性分析,研究了矿业权数据中存在的问题及其产生的原因和特点,并提出了相应的处理方法。     

Fuzzy Set Approaches to Spatial Data Mining of Association Rules

This paper presents an approach to the discovery of association rules for fuzzy spatial data. Association rules provide information of value in assessing significant correlations that can be found in large databases. Here we are interested in correlations of spatially related data such as soil types, directional or geometric relationships, etc. We have combined and extended techniques developed in both spatial and fuzzy data mining in order to deal with the uncertainty found in typical spatial data.