时空关联性分析方法研究与应用
面向大规模数据的时空关联与演化分析方法研究
面向大规模数据的时空关联与演化分析方法研究随着信息技术的飞速发展和互联网用户的快速增长，大规模数据的产生变得越来越常见。
在这些大规模数据中，时空关联与演化分析成为了研究的热点之一。
时空关联分析旨在发现和理解数据中时空相关性的模式和规律，而时空演化分析则旨在识别和描述数据中的时空变化过程。
本文将介绍面向大规模数据的时空关联与演化分析所采用的方法与技术，并探讨其中的一些应用案例。
1. 时空关联分析方法时空关联分析方法可以帮助我们理解数据中时空相关性的模式和规律。
其中常用的方法包括：1.1 空间关联分析空间关联分析研究的是地理空间中不同地点之间的关联性。
其中，空间自相关分析是一个常用的方法，用于检测空间数据中的空间相关性。
其他方法还包括空间克里金插值和空间回归分析等等。
1.2 时间关联分析时间关联分析研究的是时间序列数据中的关联性，主要应用于时间序列数据的预测和分析中。
常用的时间关联分析方法有自回归移动平均模型(ARIMA)、季节性分解法和指数平滑法等。
1.3 时空关联分析时空关联分析通常结合了空间和时间的因素，研究时空数据中的关联性。
这些方法可以通过计算地点和时间之间的距离来发现数据中的空间时间相关性。
时空关联中的一种常见方法是时空聚类分析，用于发现时空数据中的聚类模式。
2. 时空演化分析方法时空演化分析方法用于识别和描述数据中的时空变化过程。
这些方法可以帮助我们理解和预测数据中的时空演化趋势。
以下是一些常见的时空演化分析方法：2.1 空间插值方法空间插值方法用于填补地理空间上的数据空白。
通过插值方法，我们可以根据已知的数据点推断出未知位置的数据值，从而得到完整的地理空间数据。
插值方法中常用的有克里金插值方法、反距离权重插值和泛克里金插值等。
2.2 时空数据挖掘方法时空数据挖掘方法结合了时空特征和数据挖掘技术，用于发现和分析时空数据中的模式、规律和趋势。
数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
时空数据分析的方法与实现
时空数据分析的方法与实现随着数字化时代的到来，大量的数据被不断地产生和积累。
其中，时空数据（spatial-temporal data）也成为了重要的数据类型之一。
时空数据是指在时间和空间上展现规律和变化的数据。
例如，地理信息系统（GIS）中的地图数据、社交网络中的用户位置数据、气象站的温度和湿度等数据都是时空数据。
时空数据可以用于很多领域的研究，如城市规划、环境保护、物流运输等。
对时空数据的分析可以帮助我们发现数据背后的规律和趋势，为决策提供参考和支持。
本文将介绍时空数据分析的方法和实现。
一、时空数据的可视化可视化是时空数据分析的重要手段之一，通过可视化可以将数据呈现为形象化的图形或图像，将数据中的规律和特征展现出来。
时空数据的可视化可分为静态可视化和动态可视化两种。
静态可视化需要将时空数据处理成静态的地图或图像，并呈现给用户。
其中，最基本的方法是choropleth map（等面积分级图），它将区域按照某个属性值分为若干等级，并以颜色区分。
除此之外，还有 heat map（热力图）、vector map（矢量地图）等多种可视化方法。
这些方法有着各自的优缺点，需要根据数据类型和需求进行选择。
动态可视化则将时序数据以动态的方式呈现。
例如，可以将城市的交通流量以流动的线条展示，或将海洋中的温度变化以动态的色彩过渡展现。
这些动态可视化方法能更好地反应时空数据的动态变化。
二、时空数据的挖掘与分析时空数据的挖掘和分析可以通过多种方法完成，其中比较常用的有空间统计分析、时空数据建模和机器学习算法等。
空间统计分析是指对空间分布特征的分析，例如：数据的聚集性、相关性、差异性等。
常见的空间统计分析方法有 Moran's I、Geary's C、Hot Spot Analysis 等。
这些方法可以帮助我们发现数据中存在的特殊模式和关联关系。
时空数据建模是对时空数据进行预测和模拟的方法，其中时空数据建模的难点和挑战在于需要同时考虑时间和空间上的多变量因素。
地理学时空数据分析方法
地理学时空数据分析方法一、本文概述随着大数据时代的来临，时空数据已成为地理学领域研究的热点。
这些数据不仅提供了丰富的地理空间信息，还揭示了事物随时间变化的动态过程。
因此，地理学时空数据分析方法的研究显得尤为重要。
本文旨在系统介绍地理学时空数据分析的基本概念、常用方法和技术，以及这些方法在地理学各领域的应用案例。
通过本文的阐述，读者可以深入了解时空数据分析的基本原理和方法，掌握相关技术的应用，为地理学研究和实践提供有力的支持。
文章将首先概述时空数据的定义、特征和分类，为后续分析奠定基础。
接着，重点介绍时空数据分析的基本方法，包括时空数据可视化、时空统计分析、时空聚类分析、时空预测模型等。
这些方法的应用将帮助研究者揭示时空数据的内在规律和模式。
在方法介绍之后，文章将展示这些时空数据分析方法在地理学各领域的应用案例，如城市规划、环境科学、交通地理等。
这些案例将展示时空数据分析方法在解决实际问题中的有效性和实用性。
通过本文的学习，读者可以掌握地理学时空数据分析的核心方法和技术，了解这些方法在地理学研究中的应用前景。
本文也希望能激发读者对时空数据分析的兴趣，推动地理学时空数据分析方法的深入研究和应用。
二、时空数据基础时空数据分析是地理学中的一项重要任务，它依赖于对时空数据的深入理解和有效运用。
时空数据，顾名思义，是包含空间和时间两个维度的数据。
这些数据通常通过地理信息系统（GIS）和时空数据库进行存储和管理。
在地理学中，空间数据描述了地理对象在地理空间中的位置、形状和分布。
这些数据可以是点（例如，城市位置）、线（例如，道路网络）或面（例如，行政区划）。
而时间数据则记录了这些地理对象随时间的变化。
当空间数据和时间数据结合起来，就形成了时空数据，它能够揭示地理现象的动态演变和模式。
时空数据的获取方式多种多样，包括遥感技术、社交媒体、移动设备和地面观测等。
这些数据源为时空分析提供了丰富的信息，同时也带来了数据整合和处理的挑战。
空间数据中的时空关联分析方法综述
空间数据中的时空关联分析方法综述空间数据是指与地理位置有关的各种数据，如地图数据、遥感数据、GPS数据等。
时空关联分析是一种研究空间数据之间的相互关系和趋势的方法。
本文将对时空关联分析方法进行综述。
一、引言随着信息技术的快速发展和空间数据的不断积累，如何从大量的空间数据中挖掘有用的信息成为一个重要的研究领域。
时空关联分析方法的出现为解决这一问题提供了一种有效的途径。
时空关联分析方法可以揭示空间数据之间的相互依赖关系和时空变化趋势，为地理学、环境科学、城市规划等领域的研究提供了新的手段和思路。
二、基本概念与原理1. 时空关联分析的基本概念时空关联分析是指通过统计学方法研究空间数据之间的相关性和相关性变化规律的分析方法。
在时空关联分析中，通常可以使用空间自相关和时空关联矩阵等指标来描述空间数据之间的关联程度。
2. 空间自相关分析方法空间自相关分析是一种衡量空间上相邻地区之间相似程度的方法。
其中，最常用的指标是Moran's I指数。
通过计算Moran's I指数，可以判断空间数据中的集聚现象和离散现象，进而揭示空间数据的空间相关性。
3. 时空关联矩阵分析方法时空关联矩阵分析是一种衡量时空上不同地点之间相关性的方法。
通常，可以通过计算时空变量的协方差矩阵或相关系数矩阵来刻画时空关联度。
通过分析时空关联矩阵，可以揭示时空数据的相似性和相关性。
三、时空关联分析方法的应用1. 土地利用与环境关联分析时空关联分析方法在土地利用与环境关联研究中有着广泛的应用。
例如，可以通过分析不同地区的土地利用类型和环境指标的关联关系，揭示土地利用对环境的影响程度和空间分布规律。
2. 城市交通与人口流动关联分析时空关联分析方法在城市交通与人口流动研究中也扮演着重要的角色。
通过分析不同地区的交通状况和人口流动的关联关系，可以为城市交通规划和人口迁徙政策提供科学依据。
3. 气候变化与自然灾害关联分析时空关联分析方法在研究气候变化与自然灾害之间关联关系时具有重要作用。
地理学时空数据分析方法
地理学时空数据分析方法地理学时空数据分析方法地理学是一门研究地球表面特征及其相互作用的学科，通过对地理空间数据进行分析，可以揭示地球变化和发展趋势。
时空数据分析是地理学中重要的研究方法之一，能够有效地帮助研究者理解地理现象的时空分布规律。
本文将介绍几种常见的地理学时空数据分析方法，包括时序分析、空间分析、地理信息系统（GIS）、遥感技术等，并探讨它们在地理学研究中的应用。
时序分析是一种基于时间数据的分析方法，通过对地理现象在时间上的变化进行分析，可以揭示其发展规律和周期性特征。
时序分析常用的方法包括趋势分析、周期性分析和季节性分析等。
趋势分析可以帮助研究者了解某一地理现象的持续发展趋势，如气温的升高趋势、人口数量的增长趋势等。
周期性分析主要是通过分析时间序列数据中的周期性变化，寻找出现公共周期的地理现象，如年际变化、季节性变化等。
季节性分析则着重研究地理现象在每年四季间的变化规律，如降雨量、温度变化量等。
空间分析是地理学中的另一种重要的数据分析方法，通过对地理空间数据进行空间统计分析和空间模式分析，可以揭示地理现象的空间分布规律和空间关联性。
空间统计分析主要用于研究地理现象在不同地理区域之间的差异性，如人口分布、经济发展等。
常用的空间统计分析方法包括空间插值、格网统计和聚类分析等。
空间模式分析主要是寻找地理现象的空间分布模式，如集聚模式、正态模式等。
常用的空间模式分析方法包括点模式分析、区域模式分析和线模式分析等。
地理信息系统（GIS）是一种基于计算机技术和地理学理论的集成、管理和分析地理空间数据的工具。
GIS可以将地理现象的时空数据进行有效的存储和管理，并通过空间分析和空间建模等功能来研究地理现象的时空关系。
GIS具有数据采集、数据存储、数据处理和数据展示等功能，广泛应用于地理学领域。
例如，研究者可以使用GIS来绘制土地利用图、人口密度图和地形图，从而更好地理解地理现象的时空特征。
遥感技术是利用人造卫星、航空器或无人机等远距离、非接触式手段获取地球表面信息的技术。
数学中的时空分析技术
数学中的时空分析技术时空分析技术是一种应用于数学领域的重要分析方法，主要用于研究时空相关性以及数据在时间和空间上的变化规律。
通过时空分析技术，我们可以更好地理解和预测各种现象和问题。
本文将介绍数学中常用的时空分析技术，并分析其在实际应用中的重要性和局限性。
一、时空相关性分析时空相关性分析是研究时间和空间上数据之间关系的一种方法。
它可帮助我们了解变量之间的相关性、趋势和周期性。
在数学中，常用的时空相关性分析方法包括相关系数、回归分析和谱分析等。
1.相关系数相关系数是用来衡量两个变量之间关联度的指标。
通过计算两个变量之间的相关系数，我们可以了解它们之间的相关性强弱和相关方向（正相关或负相关）。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫距离等。
相关系数越接近1或-1表示相关性越强，越接近0表示相关性越弱。
2.回归分析回归分析是建立一个数学模型来描述两个或多个变量之间关系的方法。
它通过拟合数据点，得到一个函数模型，从而可以预测变量之间的关系和未来的趋势。
在时空分析中，回归分析可用于预测未来的时间序列数据或分析不同地区的空间差异。
谱分析是一种频域分析方法，用于研究信号或数据在不同频率上的变化规律。
通过对数据进行傅里叶变换，我们可以将数据从时域转换到频域，并得到频谱图。
谱分析在时空分析中常用于研究时间序列数据中的周期性和趋势。
二、时空数据插值时空数据插值是指通过已有数据点的信息，推断未知位置或时间点上的数据值的方法。
它在数学建模和地理信息系统等领域中有着广泛的应用。
常用的时空数据插值方法包括克里金插值、逆距离加权插值和样条插值等。
1.克里金插值克里金插值是一种常用的时空数据插值方法，它基于地统计学的原理，通过已有数据点的空间自相关性来推断未知位置处的数据值。
克里金插值可以用于各种类型的时空数据，如气候数据、地质数据和环境数据等。
2.逆距离加权插值逆距离加权插值是一种基于距离的插值方法，它认为离目标点越近的数据点对目标点的影响越大。
聚类算法在时空数据分析中的应用研究
聚类算法在时空数据分析中的应用研究时空数据分析是指对时间和空间维度上的数据进行分析和挖掘，以揭示数据中的潜在模式和规律。
聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，可以将相似的数据点划分到同一类别中，从而帮助我们理解和解释时空数据。
本文将探讨聚类算法在时空数据分析中的应用研究，并讨论其优势、挑战以及未来发展方向。
一、介绍时空数据分析是多个领域中重要且具有挑战性的任务，如交通流量预测、环境监测、社交媒体分析等。
相较于传统的静态数据，时空数据具有时间和位置信息，可以揭示出更多有关事件发展、趋势变化等方面的信息。
然而，由于时空维度上存在大量噪声和复杂关联性，并且通常具有高维度特征，在进行有效分析之前需要对其进行预处理。
二、聚类算法及其应用聚类算法是一种无监督学习技术，在无先验知识情况下将相似样本划分到同一簇中。
常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。
在时空数据分析中，聚类算法可以用于以下几个方面的应用研究：1. 时空数据聚类分析时空数据可以表示为多维特征向量，其中每个维度表示某个特定的属性或指标。
通过应用聚类算法，可以将相似的时空数据点划分到同一簇中，从而发现数据中的潜在模式和规律。
例如，在交通流量预测中，通过对历史交通流量数据进行聚类分析，可以将相似的交通流量模式划分到同一簇中，并利用这些模式进行未来交通流量预测。
2. 时空异常检测在时空数据中，异常点往往表示某些特殊事件或异常情况。
通过应用聚类算法，可以将正常和异常点划分到不同簇中，并对异常点进行进一步分析和处理。
例如，在环境监测领域，通过对大气污染监测数据进行聚类分析，可以发现污染源和异常事件，并及时采取措施进行处理。
3. 时空预测通过对历史时空数据进行聚类分析，并建立预测模型来预测未来的时空数据。
例如，在社交媒体分析中，通过对用户的时空行为数据进行聚类分析，可以预测用户未来的行为和兴趣。
这对于个性化推荐和广告定向等应用非常有价值。
三、聚类算法在时空数据分析中的优势相较于其他数据挖掘技术，聚类算法在时空数据分析中具有以下优势：1. 发现潜在模式和规律聚类算法可以将相似的时空数据点划分到同一簇中，从而发现潜在模式和规律。
流行病学研究中的病例分布和时空聚集分析方法
流行病学研究中的病例分布和时空聚集分析方法流行病学是研究疾病在人群中的分布、病因和预防的学科，而病例分布和时空聚集分析是流行病学研究中的重要方法之一。
本文将介绍病例分布和时空聚集分析方法的基本概念及其在流行病学研究中的应用。
一、病例分布分析病例分布分析是流行病学研究中的基础工作，它通过对病例的空间、时间和人群属性等因素进行统计和分析，揭示疾病在不同人群中的分布规律。
病例分布分析主要包括描述性分析和分组比较分析两种方法。
1. 描述性分析描述性分析是通过统计疾病在不同人群中的发病率、死亡率、感染率等指标，以及病例的年龄、性别、职业等属性的分布情况，绘制流行病学曲线、地图、表格等形式，直观地展示疾病的分布特点。
例如，在疫情爆发期间，我们可以绘制每日新增病例的柱状图，以便快速了解疫情的发展趋势。
2. 分组比较分析分组比较分析是将不同人群的发病率、死亡率等指标进行比较，以揭示疾病在不同人群之间的差异及其与暴露因素的关系。
常用的比较方法包括卡方检验、T检验、方差分析等。
例如，在研究某种癌症的发病率时，可以比较吸烟人群和非吸烟人群之间的癌症发病率是否存在显著差异。
二、时空聚集分析时空聚集分析是研究疾病在时间和空间上的集聚现象及其规律的方法。
通过定位和分析病例在时间和空间上的分布，可以帮助我们探索疾病的传播路径、暴露因素和防控策略。
常用的时空聚集分析方法有核密度估计、扩散分析和空间自相关分析等。
1. 核密度估计核密度估计是一种用来描述疾病在时间和空间上分布密度的方法。
它通过在每个时间点或空间点周围设置一个核函数，计算核函数在各个点上的贡献度，从而确定疾病的聚集程度。
例如，在研究某地区的疟疾流行情况时，我们可以使用核密度估计方法绘制疟疾病例的空间密度图，从而找出高发区域。
2. 扩散分析扩散分析是研究疾病传播的扩散路径和速度的方法。
通过分析不同时间点或地点上的病例分布，可以推断疾病的传播途径和传播范围。
例如，在研究新冠病毒的传播路径时，我们可以绘制时间上的传播曲线，通过观察曲线的变化来评估传播的速度和范围。
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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
联规则挖掘方面所做出的贡献，最后结合当前的研究进展和成果描述本文所做出的工作和研究，并在本章的最后给出了论文的组织结构。
时空关联性研究背景及意义
随着各个领域数据数量的急剧增长，对从海量数据中发现有用的信息和知识的需求越来越迫切，而这一需求导致了数据挖掘技术的出现和发展。
数据挖掘的广义观点是：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。
它采用机器学习、统计学、模式识别和数据可视化等技术，从数据中发现知识、规律或高层信息，并且可以使用户从不同角度观察或浏览它们，并将这些获得的知识或信息用于辅助决策、过程控制、信息管理和查询处理。
随着空间数据采集、存储和处理等现代技术设备的迅速发展，积累了大量的城市电子地图数据库、城市规划道路网络数据库、用地现状数据库、地籍数据库等空间基础数据。
为了解决“空间数据海量而知识贫乏”的瓶颈问题空间数据挖掘应运而生。
与一般数据相比，空间数据具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性、不确定性等特点，由此决定了空间数据挖掘需要克服更多的技术难关。
李德仁教授在1994年于加拿大渥太华举行的GIS(Geographic Information System，地理信息系统)国际学术会议上，首次提出了从GIS数据库中发现知识(Knowledge Discovery from GIS, 简称KDG)的概念，并且系统分析了空间知识发现的特点和使用的方法，认为空间数据挖掘能够把GIS有限的数据变成无限的知识，从而精炼和更新GIS数据，促使GIS成为智能化的信息系统率先从GIS空间数据中发现了用于指导GIS空间分析的知识。
自进入21世纪以来，伴随着“智慧地球”、“物联网”等策略的提出和实施，我们进入了以数据挖掘为技术支持、以网络为运作基础的知识信息化管理时代。
在未来20年的信息社会中，人类将处于一个能够感受其存在、感知其行为、识别并响应个体需求的智能化电子环境，这样的智能环境将在很大程度上依赖于由各传感器和服务设施发出的数据流，以监控人类生活和工作的环境，为用户提供有效的数据访问和信息服务，这种全新的需求孕育并诞生了场景感知的数据管理，而时间和地点是两类研究最多的场景元素。
随着时间地理信息系统(Temporal Geographic Information System,TGIS)、卫星定位技术、遥感技术的发展，数据挖掘技术逐步从平面转变到立体，形成了时空数据挖掘方法，通过研究空间对象随时间的变化规律，发现时空演变中隐含的知识，从而为智能交通系统、基于位置的服务等提供有效的决策支持。
早期的时空数据挖掘大多都是在空间数据挖掘基础上展开的，而大多数空间数据挖掘研
究只是针对空间对象的空间特征，不考虑时间特征，但是越来越多的应用领域在问题的分析过程中需要同时考虑时间和空间因素两因素，例如智能交通管理、指挥调度、应急管理等。
空间现象随时间动态变化，所以只有将时间纳入空间系统中，研究空间数据随时间变化的规律，才能重现历史，跟踪变化和预测未来。
例如，在智能交通系统中，车流量数据只有在与一定的时刻及路口相关联时才有意义，否则就难以理解与利用。
因此，同时考虑空间和时间因素的时空数据挖掘(Spatio-Temporal Data Mining, STDM)是一项重要的也很有实用意义的研究。
时空关联性分析是在时空数据挖掘理论基础上，研究空间对象随时间的变化规律，分析数据的时空变化趋势或预测未来的时空状态。
时空关联规则挖掘方法为实现时空关联性分析提供了有效的途径。
采用时空关联规则方法，首先对时空数据进行空间关联性分析和时间段划分，然后对空间关联的项集进行连接，最终产生时空关联规则。
因此，时空关联性分析方法可以用来获得数据项之间相互联系的有关知识，为(交通/物流等)指挥调度、(能源/气象/环境等)灾害预警、(城市/市场等)规划建设及信息服务等众多领域提供辅助决策信息，这些需求使得时空关联性分析方法研究在近年来得到广泛关注。
本论文正是根据时空关联性分析的研究需要，针对时空数据包含的时间特征、空间特征和时空演变等复杂特征，提出有效的、合理的、快重庆邮电大学硕士论文第一章绪论3 速的时空关联性分析方法，应用于智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)中，进行交通拥堵的趋势分析与预测，并结合表格可视化技术和地图可视化技术，增强分析结果的理解性和可读性，为道路导航、交通控制、趋势查询等服务提供辅助决策信息。
时空关联性分析研究现状
随着无线通信、互联网、空间定位、测量传感等技术的发展和应用，推动了时空数据挖掘技术的研究。
从时空数据挖掘的任务角度来看，目前时空数据挖掘的主要研究方向可概括为六个方面，具体包括[5]：(1)时空预测(Spatio-Temporal Forecast)；(2)时空特征化/概化(Spatio-Temporal Characterization/Generalization)；(3)时空分类和聚类(Spatio-Temporal Classification and Clustering)；(4)时空元规则挖掘(Spatio-Temporal Meta-rules)；(5)时空关联规则(Spatio-Temporal Association Rule)；(6)时空演变(Spatio-Temporal Evolution)等。
其中，时空关联规则挖掘旨在发现时空数据中各数据项集之间潜在的有用的时空关联关系，是时空数据挖掘领域中最为关键的技术难点之一。
时空关联性分析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，国内外已有不少学者对其进行了研究或应用。
李波等人[6]将洪泽湖水质监测数据与空间数据结合，先建立具有时间和空间特征的洪泽湖水质数据库，再基于相关系数矩阵，利用GIS和 Origin等分析软件对洪泽湖水质的时空相关性及其时间和空间分布规律进行了研究。
该研究分别进行时间相关矩阵分析和空间分布分析，并未同时考虑时间和空间因素，而同时考虑时空约束能够在分析过程中及时过滤不相关的数据，提高算法的效率。
沙宗尧[7]提出时序空间关联规则挖掘方法，并将该方法应用于土地类型变化的时空关联分析中，发现土地覆盖演替规律。
岳慧颖[8]提出 SKDM(Shi Kong Data Mining)算法，首先考虑空间约束，按空间位置生成项目-地址对，再综合时间因素，假设时间区间相同，然后将两者的相关有效时间进行推广和归并，得到相应的带时空约束的关联规则。
该算法先后考虑了空间和时间双重约束，以两阶段分别进行分析，同样不是同时考虑时空约束。