空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用.阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考.     

基于GIS的空间数据挖掘研究综述

空间数据挖掘是数据挖掘的一个重要分支,它对于理解空间数据,寻找空间数据之间、空间与非空间数据之间内在关系,以简洁方式表达空间数据规律起着重要作用。     

基于SOA架构的空间数据挖掘平台的分析与设计

对空间数据挖掘、GIS、Web Service等技术进行了研究.基于SOA架构、面向Web Service,对空间数据挖掘平台进行了系统分析与设计,以Web Service的方式为用户提供空间数据挖掘服务,从而大大降低了空间数据挖掘的使用难度,以一种耦合度极低的方式实现空间数据挖掘与第三方软件有效集成.     

基于空间数据库的数据挖掘技术

探讨扩展传统数据挖掘方法如分类、关联规则、聚类等到空间数据库的方法，着重对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析，提出了一种空间数据挖掘系统的实现模式。     

环境调控空间决策支持系统的设计与实现--福建海岸带环境调控决策支持系统

以福建省海岸带环境调控决策支持系统为例 ,对环境模拟建模、地理信息系统、遥感技术、空间数据仓库与数据挖掘融合而成的环境空间决策支持系统的建设与应用进行了探讨 .首先提出了空间决策支持系统可扩展的体系结构 ,并结合应用需求着重介绍环境空间数据仓库的设计、数据挖掘的过程以及若干环境模拟与评价可扩展模块的实现方法 ,最后给出应用系统的功能框架和系统界面 .     

基于GIS的空间数据挖掘研究进展

基于GIS的空间数据挖掘技术,归纳了空间数据挖掘所能发现的知识类型和主要方法,分析了其主要研究方向和成果,着重讨论了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构与基本流程,并给出了它的基本框架和流程图,提出了基于GIS的空间数据挖掘未来的发展趋势。     

Web Agent在空间数据挖掘框架中的应用

空间数据是人们认识自然和改造自然的重要数据，SDMKD是利用数据挖掘方法从空间数据库抽去知识以及步骤的人机交互工程。网络作为巨大的分布式并行信息空间，在其中进行知识发现更具有意义。本文在分析数据挖掘、空间数据挖掘、Web Agent的概念和技术特点的基础上，笔者给出了一个利用Web Agent在Internet上实现空间数据挖掘的基本框架，并进行了实现验证。     

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML.根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作.详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题,给出了SDML解决方案.     

空间数据挖掘的研究与应用

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或是空间数据库中存储的其他的隐含的模式的过程 空间数据挖掘在地理信息系统(GIS)、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域有广泛的应用前景 本文对空间数据挖掘的具体应用进行了探讨.     

基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究

本文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空间数据挖掘的存在问题,阐述了技术的发展前景。     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域.本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势.     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势。     

基于DM和OLAP的地理信息决策支持系统研究

研究在应用程序中融合使用数据挖掘(DM)和联机分析处理技术(OLAP)的方法,在此基础上提出了一种基于DM和OLAP的决策支持系统(DSS)的结构,研究了基于SQL Server数据挖掘的三种解决方案,将DM算法和OLAP集成到DSS中,并应用于地理信息系统(GIS)的数据处理和模式识别,以实现船舶跟踪和航线优化．     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

Web用户访问模式挖掘

随着网站内容的不断丰富和访问量的增加,网站结构变得越来越复杂,导致信息获取和推送都比较困难.将数据挖掘技术应用于用户访问模式,形成了Web访问模式挖掘.Web访问模式挖掘是从Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息,据此可以形成关联规则、序列模式、聚类模式和分类模式等4类信息,这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务,有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的.Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的一个重要研究课题,结合研究工作,从概念、方法、任务、过程、应用及面临的挑战等方面对其进行了较详细的评述.     

数据挖掘技术研究

介绍了数据挖掘这一新兴技术的基本原理、历史和未来的研究发展以及国内存在的问题.     

基于XML的Web数据挖掘

介绍了数据挖掘、Web数据挖掘以及XML的基础知识，阐述了将XML技术应用于Web数据挖掘，构建基于XML的Web数据挖掘系统结构．     

一个适用于地理信息系统的数据挖掘工具——GISMiner

论文将常用于关系型、事务型数据库的面向属性归纳的方法和关联规则挖掘方法扩展至空间数据库，开发了适用于地理信息系统（GIS）的空间数据挖掘工具－GISMiner，并将其应用于从农田GIS中挖掘农田使用情况的空间特征规则，以及从农产品市场GIS中挖掘农产品价格与铁路、国道和河流间的空间关联规则实验。结果表明，GISMiner是一个实用的、能适应于GIS且能挖掘多种知识类型的数据挖掘工具。     

基于记录对比的关联规则挖掘算法设计

介绍了数据挖掘及关联规则的基本概念、数据挖掘算法设计的基本方法、现在流行的基于“支持-可信度”的经典关联规则挖掘算法，有针对性地指出了基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法的诸多不足之处，在此基础上提出了基于记录对比的关联规则算法设计思想。该算法不再认为数据源中的备条记录是独立的，而认为可以通过记录对比，从记录与记录的差异中，找出某种潜在的关系。最后对基于记录对比的关联规则挖掘算法和基于“支持度-可信度”的关联规则挖掘算法进行了对比分析。