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| 空间数据挖掘技术 | |
| 作者姓名： | 宋蓓 戴晓燕 郁建华 |
| 作者单位： | 1. 上海交通大学,上海,2000030 2. 华东师范大学教育部地球信息科学实验室,上海,200062 3. 南通神勇建设工程总承包有限公司,200433 |
| 基金项目： | 本项目受国家自然科学基金(40371080) 教育部重点基金(104083) 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室基金(WKL(03)0103)资助 |
| 摘 要： | 近年来，伴随着空间信息获取技术的快速发展，不同类型的空间数据库以及数据库中的数据量正在不断增长，如何从这些海量数据中提取出隐含的信息和知识已成为人们研究的热点。空间数据挖掘就是为了解决这一科学问题而提出的。该文在回顾已有空间数据挖掘规则的基础上。指出了空间数据挖掘过程中存在的主要问题，进而探讨了未来空间数据挖掘的主要研究方向。 |
| 关 键 词： | 空间数据挖掘 海量数据 数据量 空间数据库 空间信息 规则 过程 技术 快速发展 主要问题 |
| 修稿时间： | 2004年4月8日 |
Spatial Data Mining Technology |
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| Authors: | Song Bei Dai Xaoyan Yu Jianhua |
| Abstract: | Recently, with the development of spatial data acquisition, such as remote sensing, network technology, the number and the size of different spatial databases are rapidly growing, knowledge discovery from spatial databases become more and more important, therefore, spatial data mining is developed, it can extract hidden but useful information from large amount of data. In this paper, we review spatial data mining rules, including association rules, characteristic rules, classification rules, clustering rules et al. and different spatial data mining methods, such as neural network, decision trees are discussed, the results indicate that some problems, for example, precision, efficiency, need be improved in the course of spatial data mining. Based on these, we discuss the existed problems and future research objectives in spatial data mining. |
| Keywords: | spatial data mining mining rules knowledge discovery |
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