时空轨迹大数据模式挖掘研究进展

伦敦大学学院时空分析和大数据挖掘授课型研究生申请要求

伦敦大学学院 时空分析和大数据挖掘授课型研究生申请要求

伦敦大学学院简介 学校名称伦敦大学学院 学校英文名称University College London 学校位置英国 | 英格兰 | 伦敦 2020 QS 世界排名8 伦敦大学学院概述 伦敦大学学院（University College London），英文简称UCL，建校于1826年，位于英国伦敦，世界著名的顶尖高等学府，为享有顶级声誉的综合研究型大学，其排名稳居世界各类权威榜单英国前五。 伦敦大学学院位居2020QS世界大学排名世界第8 ，2020泰晤士高等教育世界大学排名世界第15，2020USNews世界大学排名世界第21 ， 2019软科世界大学学术排名（ARWU）世界第15 ，在REF 2014 英国大学官方排名中科研实力以及影响力均位列全英第1 。同时位列2018ARWU学科排名医疗技术世界第2，心理学、人体生命科学世界第3；2019QS学科排名中教育学、建筑学世界第1，人类学、考古学、解剖生理学世界前5 ， 时空分析和大数据挖掘专业简介 时空分析和大数据挖掘 时空分析和大数据挖掘专业相关信息 专业名称时空分析和大数据挖掘 专业英文名称Spatio-temporal Analytics and Big Data Mining MSc 隶属学院工程科学学院 学制1年 语言要求雅思6.5（6）托福92（读写24听说20） GMAT/GRE 要求不需要

2020 Fall 申请时间11月 学费(当地货币)28,530 时空分析和大数据挖掘课程内容 序号课程中文名称课程英文名称 1 * 伦敦大学学院时空分析和大数据挖掘研究生申请要求由 Mastermate 收集并整理，如果发现疏漏，请以学校官网为准

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

时空关联性分析方法研究与应用

时空关联性分析方法研究与应用 摘要：随着信息技术、通讯技术、数字存储技术和高速数据获取技术的迅猛发展，在交通、电力、物流、环境监控、工业生产等领域积累了大量与时间和地理空间相关的数据资源，可这些随时随地获取的、呈爆炸性增长的数据资源在给我们带来丰富信息的同时，“数据越丰富，知识越贫乏”的问题则日益突出。近年来，越来越多的学者认识到，通过研究空间对象随时间的变化规律，发现数据的时空关联规则，分析数据的时空变化趋势并预测未来的时空状态，对于规划建设、指挥调度、应急管理、信息服务等具有重要的应用价值。本文研究的目的是面向智能交通领域，在时空关联性分析基础上，利用时空关联规则挖掘方法获取含时空约束的关联规则，从而进行交通拥堵趋势分析，为道路导航、趋势查询、交通控制等提供辅助决策信息。时空关联性分析是研究空间对象随时间的变化规律，反映时空数据在时间和空间上的关联性，时空关联规则挖掘作为时空关联性分析的主要方法之一，目前已有不少学者对其进行了研究或应用。本文详细介绍了时空关联规则挖掘的研究现状，通过分析现有时空关联规则算法在同时考虑时间和空间约束方面的不足，实现了一种新的时空关联规则挖掘方法。文中首先对时空数据进行空间关联性分析和时间段划分形成事务表，然后对空间关联的项集进行连接并产生时空关联规则。在算法执行过程中，对关联规则挖掘相关的阈值进行了分析，使挖掘所得的结果能更好的满足用户的需求。算法分析和实验对比表明，同时考虑时间和空间约束，能够在分析过程中及时过滤不相关的数据，提高时空关联规则的获取效率，能够有效地发现时空关联规则。在理论研究的基础上，本文设计并实现了一个基于时空关联规则分析交通拥堵趋势的原型系统，可有效地实现时空关联性分析和结果的可视化。 关键词：时空关联性分析，时空关联规则，可视化，阈值分析，交通拥堵 时空关联性分析绪论 当前像气象预报、环境监测和交通控制等领域，在问题的求解过程中越来越需要同时考虑时间和空间因素，而时空关联性分析的目标就是明确时空数据的时间有效性和空间可达性，从而在时间和空间上进行有效的趋势分析和预测。时空关联规则挖掘作为时空关联性分析的主要方法之一，将作为本文研究的重点，用时空关联规则挖掘方法来分析含时间和空间约束的时空关联性，从而进行趋势分析与预测。本章首先阐述了时空关联规则的研究背景，并介绍了国内外学者和研究人员在时空关

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

新一代时空大数据平台GMSS介绍

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b76318808.html, 新一代时空大数据平台GMSS介绍 作者：樊文有闫从文徐进宫巧 来源：《科技资讯》2017年第31期 摘要：近年来，地理信息产业迎来新的发展契机，GIS全面向网络化转型，处理海量数据，与云计算结合，迈向互联共享，“GIS+云+大数据+互联网”势不可挡。本文结合当前传统GIS处理时空大数据面临的问题，阐述了GIS与云计算结合的必要性，并介绍了国内先进的云GIS平台GMSS及其应用。 关键词：GMSS GIS 云计算大数据互联网 中图分类号：P208 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（a）-0031-02 当前，地理信息系统（GIS）无处不在，但也面临许多问题。在大数据时代，传统GIS的数据管理和处理的体系结构、方法和技术，不能完全满足当前海量并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，阻碍了GIS的进一步发展和应用。大数据、云计算等新技术的发展给信息行业带来了新的发展机遇，改变着传统的数据处理方式、计算机运行模式，这孕育并促进了GIS行业的新发展[1，2]。 当前，在数据方面，GIS具有以下特点：（1）拥有海量空间数据，需要对数据进行分析、挖掘；（2）基础数据多，数据量庞大，更新频度低；（3）并发用户数大，但每次使用量较小。这些特点致使传统GIS已不能完全满足当前海量的并发用户对海量数据的数据分析、处理的需求，同时，现有的数据管理和处理的体系结构、方法和技术也不能完全满足上述要求。 1 GIS与云计算、大数据 云计算是继分布式计算、并行计算和网格计算之后出现的一种新兴的计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 如今我们已身处一个大数据时代，大约80%的数据都与空间位置有关。空间数据具有空间性、时间性、多维性、空间关系复杂等特性。空间大数据没有改变GIS的基本特征，但是对传统GIS提出了巨大的挑战。在架构层面，大数据体量大、速度快、模态多等特性带来的挑战终将引起GIS数据存储与管理的质变，GIS大数据相对于普通大数据空间维度，需要创新数据挖掘的策略和方法。 时空大数据给GIS带来了挑战，而云计算则给GIS带来了新发展契机。首先，在空间数据存储方面，云计算的高可靠、高吞吐和可伸缩的新型地理数据存储技术可为GIS提供可靠、安全的数据存储中心[6]；其次，在地理数据计算方面，云计算基于虚拟集群的可伸缩数据处理 技术，可满足海量地理数据高性能计算；最后，在地理信息服务方面，云计算具有松耦合，数

基于时空数据挖掘的案事件时空分析研究开题报告

如文档对您有帮助，欢迎下载支持，谢谢！ 福州大学硕士研究生论文开题报告

一、论文选题依据（包括本课题国内外研究现状述评，研究的理论与实际意义，对科技、经济和社会发展的作用等） 1. 选题依据 1.1研究背景 上世纪90年代以来，为适应全球信息高速公路建设的潮流，我国先后启动了面向政府办公业务的十二个重点信息应用系统工程，简称“十二金工程”[1]。公安信息化工程（即“金盾工程”）就是其中重要的业务系统之一。经过十几年的发展，基本实现了以全国犯罪信息中心（CCIC）为核心，以各项公安业务应用为基础的信息共享和综合利用，为各项公安工作提供强有力的信息支持。与此同时，公安信息系统中也积累了海量的业务信息，其中案事件信息达数百万条，且以每年100至120万条的速度递增[2]。 然而，面对日益庞大的案事件信息和日趋复杂的犯罪形势，以传统的查询、统计等方法和技术很难发现其中隐藏的关联、规律和发展趋势，数据丰富而知识贫乏在相当程度上制约了打击预防犯罪工作的开展。近年来，大数据成为新的创新、竞争和生产力的前沿领域，基于案事件全量大数据的获取、组织、管理和利用为解决上述问题提供了机遇，提出了挑战。因此，利用案事件大数据，分析、挖掘犯罪在空间和时间上的分布规律和变化趋势，获得其隐含的知识和洞察力，为制定犯罪控制策略、识别犯罪模式、优化警力部署和警区规划等提供科学依据，从而增强公安部门打击预防犯罪的能力，提高警务决策水平，具有重要的意义。 1.2 研究意义 案事件的发生与所处的社会、经济、人口和环境之间构成一个复杂系统[3-4]。犯罪问题也是一个复杂的社会问题，受社会环境、经济、人口、文化、心理等多种因素的共同影响，所以可以认为案事件在微观上的技术、手段和宏观上的时空分布规律的变化存在着所处社会环境的表征。以边沁（Jeremy Bentham）为代表的古典犯罪学派和犯罪学之父龙勃罗梭（Cesare Lombroso）开创的实证学派都对犯罪成因做了相关研究。菲利（Enrico Ferri）还系统提出了犯罪原因三元论：人类学因素、自然因素和社会因素[5]，李斯特（Frantz von Liszt）认为自然因素只是社会因素的一种，主张二元论，即社会因素和个人因素[6]。这些理论只能定性地说明和解释犯罪行为产生的原因，包括现代犯罪成因研究采用多元回归等统计方法建立的各种犯罪学模型也只能在一定意义上验证已有理论，定量解释和预测较大时间、空间跨度下犯罪行为的变化趋势[7]，且具有一定的滞后性，而对于小范围、中短期警务决策所起的作用微乎其微。 以往对案事件的分布研究主要集中于对犯罪空间集聚情况的识别与探测，对时间信息没有充分利用和深度挖掘[8-9]，越来越多的研究者发现，案事件从大时间尺度到小时间尺度都表现出一些季节性、周期性甚至是昼夜更替的时间分布特征，犯罪时空分布研究领域也越来越受到关注[10]。时空数据挖掘作为一个新兴的研究领域，正致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量、高维的时空数据，揭示时空数据中的有价

讲堂郑宇：多源数据融合与时空数据挖掘(上)

讲堂郑宇：多源数据融合与时空数据挖掘（上） 本文根据郑宇博士在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班所作报告《多源数据融合与时空数据》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略作了删减。本文转载自“AI科技评论”，转载已获得授权。谢谢介绍，谢谢邀请！大家经常听到的机器学习、人工智能这些概念，大部分应用案例都是在图形图像以及自然语言处理方面，在城市里跟我们生活比较接近的，特别是应用在时空数据的例子比较少。现在我就用城市大数据为例子，来说明一下机器学习如何应用于时空数据领域。 大家都知道我们现在生活越来越现代化，但是问题越来越多：交通拥堵、环境恶化、能耗增加。要解决这些问题在很多年前看似几乎不可能，因为城市设置非常复杂，环环相扣，牵一发而动全身，现在由于有了各种传感器技术的成熟和云计算单元的成熟，使得我们有各种各样的大数据，从社交媒体到交通流量，从气象条件到地理信息，如果使用得当的话，我们就能够用这些数据来发现城市面临的问题，并进一步通过组合这些数据来解决我们面临的挑战。基于这样的机遇和挑战，我们在2008年就提出了城市计算这样一个愿景，包括以下四个层面：从下往上（下图）有城市感知数据获取，城市数据的管理，城市数据的分析和挖掘到最后服务的提

供。虽然我们今天主题是叫机器学习，但是我想你们肯定想，机器学习到底能解决什么城市问题。在机器学习真正落地的过程中，可能还要依托于其他的平台甚至于其他的学科，包括数据管理。我就成体系地讲讲到底机器学习算法怎么改变我们生活中的方方面面。 从最下面的层面来看，城市数据感知这部分，其实每个层面都发现我们都需要用机器学习的方法来做一些事情，这个层面是概念上划分的，实际说是互相有交集的。 城市数据获取 我们看城市数据的获取，获取方式主要有两种： ●第一种，以传统传感器为感知的方法●第二种，以人为中心的感知方法 第一个，以传统传感器的感知方法进一步可以分成两个子类，要么把传感器放在一些固定的地方，要么把传感器装在一些移动的物体上面，比如说在公交车、出租车上装传感器，但是不管哪一种，一旦装完之后人就不参与了，这个数据自动传到我们后台。 另外一个，以人为中心的感知，这是比较新的概念，也叫群体感知，这里面也分成两个方面，一个叫做被动式群体感知，一个叫主动式群体感知。被动式群体感知，每天每个人都在参与，我们并不知道我们打电话的时候，我们的数据可以拿去改进通话网络的质量；我们并不知道我们公交车上下车刷

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

时空数据分析算法及其应用研究

时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表 达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需 是 术 对象的技 要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向 实体 用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定 题[2] 。下面从 的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问 KNN、RNN、SkyLine三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN分析算法的基本概述及应用分析 KNN算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测 点X相近的k个样本(X i ，Y i ) 估计g n(x) ，因此又称为k最近邻非参数回归，其预测函数[3]可表示为 k k Y=g(X)= W i （X；X k1，?，X k k）Y i = k i Y i （1） i 1 i 1 其中X k1．表示与x距离最近的点，并赋予权值k1；X k2则被赋予权值k2；以此 k个权函数k1，k2，?，k k，满足 类推，得到 k k1≥k2≥?≥k k≥0，k =1 （2） i i 1 KNN算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最 相近的K个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的 。 时间复杂度，跟样本的个数直接相关 K最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简 单的讲 ，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客 户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN分类器构建实例。KNN的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作 为KNN的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置， 表的类；选择 K 圆中的3个数据，识别结果为三角形代 为3时，选中实线 选择 K值 圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。 值 为5时，选中虚线 - 1 -

数据挖掘概念与技术-第1章

数据挖掘概念与技术（原书第3版） 第一章课后习题及解答 1.9习题 1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a)它是又一种广告宣传吗？ (b)它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ (c)我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。 (d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 答： 狭义的数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤，广义的数据挖掘通常用来表示整个知识发现过程，我们一般采用广义的观点：数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、WEB、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。 a.它不是一种广告宣传，它基于实际的需求，提供从数据中发现知识的工具。 b.数据挖掘不是从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它可以看做是信息技术的自然进化，是一些相关学科和应用领域的交汇点。 c. 数据挖掘是数据库技术进化的结果，也是机器学习、统计学和模式识别领域技术进化的结果。 机器学习是一个快速成长的学科，这一领域中的监督学习、无监督学习、半监督学习和主动学习问题，与数据挖掘高度相关，数据挖掘和机器学习有许多相似之处，对于分类和聚类任务，机器学习研究通常关注模型的准确率。除准确率之外，数据挖掘研究非常强调挖掘方法在大型数据集上的有效性和可伸缩性，以及处理复杂数据类型的方法，开发新的非传统的方法。 统计学研究数据的收集、分析、解释和表示。数据挖掘和统计学具有天然联系。（1）统计模型是一组数学函数，它们利用随机变量及其概率分布刻画目标类对象的行为，可以是数据挖掘的结果，也可以是数据挖掘任务的基础。（2）统计学研究开发一些使用数据和统计模型进行预测和预报的工具，描述统计可以帮助理解数据；推理统计学用某种方式对数据建模，可以解释观测中的随机性和确定性，并用来提取关于所考察的过程中或总体的结论。（3）统计假设检验使用实验数据进行统计判决，可以用来验证数据挖掘结果。 模式识别领域？？？ d. 当把数据挖掘看做知识发现过程时，数据挖掘包括以下几个步骤：（1）在数据库中进行数据清理和数据集成；（2）在数据仓库中进行数据选择和数据变换；（3）数据挖掘，使用智能方法提取数据模式；（4）进行模式评估和知识表示 1.2数据库与数据仓库有何不同？它们有哪些相似之处？ 答： 数据库系统，也称数据库管理系统（DBMS），由一组内部相关的数据（称做数据库）和一组管理和存取数据的软件程序组成。关系数据库是表的汇集，可以通过数据库查询访问，是数据挖掘的最常见、最丰富的信息源，因此它是我们数据挖掘研究的一种主要数据形式。 数据仓库是一种用于长期存储数据的仓库，这些数据来自多个数据源，是经过组织的，以便支持管理决策。这些数据在一种统一的模式下存放，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些

简介时空信息云平台

简述时空信息云平台 1 (1.学院，班，学号) 摘要：随着信息化社会的发展及城市化进程的加快，智慧城市这一概念越来越多的被人提起。而智慧城市的建设必然是以各种信息技术的创新应用为主线，其中以云计算为核心的时空信息云平台便是代表之一。而今社会步入了互联网+的时代，对时空信息云平台又有了新的要求。本文将从时空信息云平台的定义出发，简单介绍平台建设的总体架构、平台建设的目的、云平台的内容、平台建设的关键技术以及平台能提供的服务，并介绍云平台发展现状，由此来讨论时空信息云平台建设的必要性。 关键词：时空信息云平台；智慧城市；云计算；平台服务 A brief Account of Cloud Platform for Spatio-Temporal Information 1 (1.Wuhan University School of Remote Sensing and Information Engineering, ID2014302590047) Abstract:With the development of the information society and the accelerated urbanization process, the concept of smart city brought more and more people. Smart City-building is based on the innovative application of information technology as the main line, with cloud computing, cloud platform as the core of spatio-temporal information is one of the representatives. Now entered the age of the Internet + society, spatial and temporal information on cloud platforms and new requirements. Temporal and spatial information platform based on the definition of this article will, introduce platform development background and platform construction of purpose, what cloud platforms, platform construction of key technology and services platform, and introduces cloud platform development, to discuss the necessity of construction of spatio-temporal information cloud platform. Key Words:Cloud platform for spatio-temporal information;Smart City; Cloud computing;Platform services

时空数据分析算法及其

时空数据分析算法及其应用研究

时空数据分析算法及其应用研究 空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。 1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析 KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ，Y i )估计g n (x)，因此又称为k 最近邻非参数回归，其预测 函数[3]可表示为 Y=g(X)=∑=k 1i W i （X ；X k 1，…，X k k ）Y i =∑=k 1i k i Y i （1） 其中X k 1．表示与x 距离最近的点，并赋予权值k 1；X k 2则被赋予权值k 2；以此 类推，得到k 个权函数k 1，k 2，?，k k ，满足 k 1≥k 2≥…≥k k ≥0，∑=k 1i i k =1 （2） KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的时间复杂度，跟样本的个数直接相关。 K 最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。从实际来看，K 近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。简单的讲，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。另外区分客户群体，从而使我们更好的为客户服务。 下面是KNN 分类器构建实例。KNN 的实现分训练和识别两步。训练时，把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置，选择K 值为3时，选中实线圆中的3个数据，识别结果为三角形代表的类；选择K 值为5时，选中虚线圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。

关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究_任新社

１７１ 关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究 任新社1，陈静远2 （1.河南大学商学院，河南开封475004；2.郑州铁路职业技术学院网络信息技术中心， 河南郑州463000）摘要：随着计算机信息技术的快速发展，网络信息数据呈现爆发式增长，尤其是商业、企业等积累的海量数据，这 些信息包含了多种类型，传统的数据检索技术已经难以满足用户的使用需求。数据挖掘技术可以帮助人们迅速查找自己所需的资料，数据挖掘技术是人工智能、统计学、数据库技术、信息检索技术等多门学科的完美融合。目前，我国关于数据挖掘技术的研究较少，很多研究成果难以直接应用，文章将深入地研究我国数据挖掘技术的现状与趋势。关键词：数据挖掘；程序算法；研究现状；发展方向中图分类号：TP311.13文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）02-0171-02 0引言 21世纪是计算机信息技术的新纪元，网络上的资源呈现指数增长趋势，这些信息覆盖了很多具有价值得信息数据，包括商业信息、科研信息、技术信息等，当相对于海量的网络信息数据，对客户有价值的数据仍然十分有限。传统的信息检索技术具有一定局限性，对用户有一定专业要求，数据挖掘技术可以对信息数据进行快速、高效、准确的分析，提取网络信息数据的有用知识，数据挖掘技术是多学科的交叉，建立在低级的数据检索技术之上。 1数据挖掘技术简介 数据挖掘技术（Data Mining ，DM ）又称为数据采矿、资料 勘查，数据挖掘技术属于数据库知识发现（Knowledge-Dis-covery in Databases ，KDD ）的重要环节之一，数据挖掘技术的主要目的是从海量网络数据中发掘潜在的高价值数据。数据挖掘技术是伴随计算机技术发展而来的，需要通过统计学、人工智能、识别模式等多种方式来实现。数据挖掘技术主要应用了如下理论： 建模技术、人工智能、模式识别与机器学习的搜索算 法。数据库知识发现的过程由多个步骤组成，具体的流程如图1 所示。 图1数据库知识发现的具体流程 数据库知识发现的具体流程如下：①领域学习，选择某个特定领域，学习该领域应用的预先知识以及目标；②目标数据，通过选择一个或者多个数据集合进行聚焦，从而建立一个目标数据集；③清理与预处理，对目标数据集进行除噪处理，去除数据集中的无关数据，同时将时间顺序与数据变化纳入模型中；④数据转换，对数据特征与规律进行研究，并根据数据的规律特征进行编码，编码时尽量减少模型中的变量；⑤建立数据挖掘模型，明确数据挖掘的目的，根据数据挖掘的目的建立模型，常见的数据挖掘模型包括数据汇总、数据分类、数据聚合等；⑥数据挖掘，利用已经建立的数据挖掘模型对特定的数据进行挖掘；⑦解释，解释数据挖掘的过程以及发现的数据类型，去掉无价值的数据，将数据进行综合，汇总转化成所需的知识；⑧评估数据，将挖掘的数据用于实际应用之中，检验评估数据的有效性。 2数据挖掘技术的发展史 数据挖掘技术主要经历了四个阶段： 上世纪90年 代，Web 技术的创新，导致网络信息呈现爆炸式增长，很多企业处于粗放式营销模式，该阶段的数据挖掘技术已经成为可以集成数据库，系统支持多种挖掘模型同时运行； 第四个阶段是全程电子商务阶段，SaaS 软件服务模式的出现延长了电子商务产业链，原始数据挖掘技术成为一门独立的学科，该阶段的数据挖掘技术将移动数据以及各种计算设备的数据进行了有机融合。数据挖掘技术的历程介绍如表1所示。 表1 各个阶段的数据挖掘技术介绍 3数据挖掘技术的成果 目前，我国数据挖掘技术研究已经取得了巨大的成果，常用的数据挖掘模型包括神经网络模型、决策树模型、遗传算法模型、粗糙集模型、模糊集模型、关联规则模型等。 （1）神经网络模型是建立在仿生学理论之上，通过模拟生物神经系统等运作模式，训练人工智能学习非线性预测，神经网络模型可以实现数据聚合、数据分类等多种功能，神经网络模型的关键是权值的修改，该模型具有较强的抗干扰性与非线性学习能力，可以对复杂目标进行精确挖掘，但难以承担高危变量的处理任务； （2）决策树模型，该模型可以通过一系列的规则对数据进行分类，其模型结构与程序树状结构相似，该模型结构简单， 2016年第2期（总第158期） 2016 （Sum.No 158） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS

数据挖掘技术的研究现状及发展方向_陈娜

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 陈娜1.2 （1.北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021） 第 !" 电脑与信息技术卷 （ ! ）可视化技术 ［ " ］ 通过直观的图形方式将 信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者， 使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。 其中数据立方体可以通过 #$%& 操作将更多用户 关心的信息反映给用户。 （ ’ ）遗传算法 ［ ( ］ 是一种模拟生物进化过程 的算法，最早由 )*++,-. 于 /0 世纪 (0 年代提出。 它是基于群体的、具有随机和定向搜索特征的迭 代过程，包括 ! 种典型的算子：遗传、交叉、变异和 自然选择。遗传算法作用于一个由问题的多个潜

在解（个体）组成的群体上，并且群体中的每个个体都由一个编码表示，同时个体均需依据问题的 目标函数而被赋予一个适应值。另外，为了应用遗传算法，还需要把数据挖掘任务表达为一种搜索 的问题，以便发挥遗传算法的优势搜索能力。同时可以用遗传算法中的交叉、变异完成数据挖掘中 用于异常数据的处理。 （ "）统计学方法 ［ 1 ］ 在数据库字段项之间存 在着两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定关系）。对它们的分析采用如下方 法：回归分析、相关分析、主成分分析。主要用于数据挖据的聚类方法中。 （ (）模糊集（23445 678）方法利用模糊集理 论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊性是客观存在的。系统的复杂性越高，精确化能力就越低，即模糊性就越强，这是 9,.7: 总结出的互克性原理。 / 数据挖掘的算法 （ ;）关联规则中的算法 %<=>*=>算法是一种最具有影响力的挖掘布 尔关联规则频繁项集的算法，该算法是一种称为 主层搜索的迭代方法，它分为两个步骤： ,?通过多趟扫描数据库求解出频繁;@项集的 集合 $ ; ； A?不断的寻找到/@项集$ / … -@项集$ - ，最后 利用频繁项集生成规则。 随后的许多算法都沿用

1-时空事件聚类方法研究

时空事件聚类分析方法研究 唐建波1，邓敏1*，刘启亮1,2 (1. 中南大学地球科学与信息物理学院长沙 410083；2. 香港理工大学土地测量与地理资讯学系，香港，九龙) 摘要:时空事件聚类分析是当前聚类分析研究领域最前沿的一项主要内容，在疾病预警与控制、气候变化、地震预测及犯罪行为分析等领域具有重要的应用价值。本文一方面针对时空事件聚类分析的研究现状与最新进展进行归纳总结；另一方面选取四种代表性的时空事件聚类分析方法（时空重排扫描统计, ST-DBSCAN,WKN, STSNN）从聚类质量与用户操作两个方面进行试验分析，对同一方法针对不同类型数据集以及不同方法针对同一数据集的聚类效果进行了对比分析。最后，在实验分析的基础上对现有时空事件聚类分析的优缺点及适用性进行了归纳总结，并指出了需要进一步研究的若干问题。 关键词：时空事件；聚类分析；对比分析 On Spatio-temporal Events Clustering Methods TANG Jianbo1, DENG Min1*, LIU Qiliang1,2 (1. School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China; 2.Department of Land Surveying and Geo-Informatics, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) Abstract: Clustering analysis of spatio-temporal event is a forefront research in the spatio-temporal data mining domain. It has important applications in disease early warning and controlling, climate change, earthquake prediction and the analysis of crimes. Firstly, the research actuality and new progresses in spatio-temporal event clustering algorithm in recent years are investigated and summarized. Secondly, the analysis and comparison of four representative spatio-temporal event clustering methods (i.e. Space-time permutation scan statistic, ST-DBSCAN, WNN, STSNN) have been made from the views of clustering quality and user operation. Moreover, clustering conditions of the same method for different types of data sets as well as different methods for the same datasets are analyzed. Finally, the advantages, disadvantages and applicability of these four clustering methods are summarized after several experiments and comparative analyses, and a number of issues for further research are highlighted. Keywords: spatio-temporal event; clustering analysis; comparative analysis 1. 引言 虽然从第一个聚类分析算法K-means被提出只有50年左右的时间，聚类分析已成为数据分析的一个重要组成部分[1]。聚类分析的应用领域众多，在过去10年间，全球有超过200个主要学科及3000多种杂志刊登聚类分析有关的研究工作[2]。自上世纪90年代中叶，伴随着空间数据挖掘技术的兴起，聚类分析在地学领域的应用引起了广泛的重视[3-5]。尤其是近年来传感器技术的发展与普及，时空聚类分析成为海量时空数据分析的一个重要手段，且已成为聚类分析领域最前沿的一个研究方向[6]。依据时空数据的类型，时空聚类分析方法大致可以分为：时空事件聚类分析、时空地理参考变量聚类分析、地理参考时间序列聚类分析、移动目标聚类分析及时空轨迹聚类分析[6]。本文主要研究时空事件聚类分析方法，这里，时空事件即在某个时间点上在某个空间位置上发生的事件，如地震、传染病例等。 2. 时空事件聚类分析：定义与方法分类 2.1 时空事件聚类分析的定义 时空聚类分析是一个非监督分类的过程，可表达为[7]：依据一定的相似性准则将时空实体划分成一系列较为均匀的子类（即时空簇），同一类内实体的相似度要尽可能大于不同类的实体间的相似度。时空实体聚类分析可以形式化描述为：令STD={p1, p2,..., p N}表示一个包含N个实体的时空数据集，根据一定的相似性准则将STD划分为k+1(k≥1)个子集，即STD={C0,C1,C2, ..., C k}；其中，C0为噪声，C i(i≥1)为时空簇，且需要满足以下条件： *通信作者. E-mail: dengmin028@y https://www.360docs.net/doc/b76318808.html, 基金项目：教育部新世纪优秀人才资助计划（NECT-10-0831）；高等学校博士学科点专项科研基金（20110162110056）