环境的时空数据挖掘研究现状与展望
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
数据挖掘作为处理海量数据并提取有价值信息的重要手段，其研究与应用日益受到广泛关注。
本文将介绍数据挖掘的研究现状，并探讨其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 研究领域数据挖掘涉及多个学科领域，包括统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等。
目前，国内外学者在数据挖掘领域进行了大量研究，涵盖了金融、医疗、教育、电商等多个行业。
2. 研究方法数据挖掘主要采用统计学、机器学习算法等方法对数据进行处理和分析。
其中，聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等是常用的数据挖掘方法。
此外，深度学习、神经网络等新兴技术在数据挖掘中也得到了广泛应用。
3. 研究成果近年来，数据挖掘在各个领域取得了丰硕的成果。
例如，在金融领域，通过数据挖掘技术可以预测股票价格走势、识别欺诈行为等；在医疗领域，数据挖掘有助于实现疾病预测、基因分析等。
此外，数据挖掘还为电商推荐系统、智能决策支持系统等提供了强有力的技术支持。
三、数据挖掘的发展趋势1. 云计算与大数据的结合随着云计算技术的不断发展，大数据存储和处理能力得到了极大提升。
未来，云计算与大数据的结合将进一步推动数据挖掘技术的发展。
通过云计算平台，可以实现对海量数据的快速处理和分析，为各行业提供更高效的数据挖掘服务。
2. 深度学习与神经网络的广泛应用深度学习与神经网络是当前研究的热点领域，其在数据挖掘中发挥了重要作用。
未来，随着算法的不断优化和模型性能的提升，深度学习与神经网络将在数据挖掘领域得到更广泛的应用。
3. 数据挖掘与人工智能的融合数据挖掘与人工智能的融合将是未来发展的重要趋势。
通过将数据挖掘技术与人工智能算法相结合，可以实现更高级的数据分析和预测功能，为各行业提供更智能的决策支持。
4. 数据隐私与安全保护的重要性日益凸显随着数据挖掘的广泛应用，数据隐私和安全保护问题日益受到关注。
未来，如何在保证数据隐私和安全的前提下进行数据挖掘将成为一个重要的研究方向。
时空数据分析开题报告(3篇)
第1篇一、课题背景与意义随着信息技术的飞速发展，时空数据已成为现代城市规划、交通管理、环境监测、灾害预警等领域的重要数据资源。
时空数据分析作为一种跨学科的研究方法，旨在挖掘时空数据中的潜在规律，为决策提供科学依据。
本课题旨在研究时空数据分析的方法、技术及其在相关领域的应用，具有重要的理论意义和应用价值。
二、国内外研究现状1. 国外研究现状国外在时空数据分析领域的研究起步较早，已经形成了一套较为成熟的理论体系和技术方法。
例如，美国地理信息系统协会（AGILE）和欧洲地理信息系统协会（EURISA）等组织在时空数据分析方面开展了大量的研究工作。
国外的研究主要集中在以下几个方面：- 时空数据模型与表示方法：如时空立方体、时空数据流等。
- 时空数据挖掘与可视化：如时空关联规则挖掘、时空聚类分析等。
- 时空数据管理：如时空数据库、时空数据索引等。
2. 国内研究现状近年来，我国在时空数据分析领域也取得了显著成果。
国内的研究主要集中在以下几个方面：- 时空数据建模与处理：如时空数据压缩、时空数据质量评估等。
- 时空数据分析方法：如时空趋势分析、时空异常检测等。
- 时空数据应用：如城市规划、交通管理、环境监测等。
三、研究内容本课题拟研究以下内容：1. 时空数据模型与表示方法- 研究时空数据的基本概念、属性和特征。
- 探讨时空数据模型的设计与实现，如时空立方体、时空数据流等。
- 分析时空数据的表示方法，如时间序列、空间网格等。
2. 时空数据分析方法- 研究时空数据挖掘的基本方法，如关联规则挖掘、聚类分析等。
- 探讨时空数据的可视化技术，如时空地图、时空轨迹等。
- 研究时空数据的异常检测方法，如时空异常点检测、时空异常区域检测等。
3. 时空数据应用- 分析时空数据在城市规划、交通管理、环境监测等领域的应用需求。
- 研究时空数据在灾害预警、应急救援等领域的应用技术。
- 探讨时空数据在智慧城市、智能交通等领域的应用前景。
空间数据挖掘技术的发展与应用
空间数据挖掘技术的发展与应用1. 引言空间数据挖掘技术是指利用数据挖掘算法和技术手段对空间数据中的有价值信息进行提取和分析的过程。
随着科技的不断进步和数据的大规模产生，对空间数据挖掘技术的需求也在逐渐增加。
在本文中，将探讨空间数据挖掘技术的发展与应用。
2. 空间数据挖掘技术的发展2.1 空间数据挖掘的概念与原理空间数据挖掘技术是将数据挖掘技术应用到空间数据中，通过对空间数据的挖掘和分析，挖掘出数据中的潜在规律和有价值的信息。
空间数据挖掘技术的核心任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
2.2 空间数据挖掘技术的发展历程空间数据挖掘技术的发展可以追溯到上世纪80年代。
在当时，由于计算机技术的限制和数据量的有限，空间数据挖掘技术受到了很多限制。
但随着计算机技术和数据采集技术的不断进步，空间数据挖掘技术发展迅速。
现在，各种针对空间数据挖掘的算法和模型被提出，并且得到了广泛的应用。
3. 空间数据挖掘技术的应用3.1 地理信息系统地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是空间数据挖掘技术最常见的应用之一。
利用空间数据挖掘技术，可以对地理数据进行分析和挖掘，从而提取出地理数据中的有价值信息。
这些信息可以用于城市规划、环境保护、交通管理等领域。
3.2 物流与交通管理空间数据挖掘技术也被广泛应用于物流与交通管理领域。
通过对交通数据和物流数据的挖掘，可以分析交通流量、相关道路的瓶颈问题，进而优化交通路线和物流方案，提高效率和降低成本。
3.3 智能导航系统智能导航系统是一个利用空间数据挖掘技术的应用。
通过对用户位置数据的挖掘，可以为用户提供个性化的导航服务。
智能导航系统可以根据用户的出行习惯和实时交通状况，提供最佳的导航方案，并且能够根据用户的反馈进行实时调整。
3.4 自然灾害预测与应对空间数据挖掘技术在自然灾害预测与应对方面也发挥着重要的作用。
通过对历史灾害数据的挖掘，可以分析出自然灾害的规律和趋势，提前预测自然灾害的发生概率和影响范围。
时空数据库技术的研究与应用
时空数据库技术的研究与应用一、概述随着数据量的不断增大，时空数据库技术已经成为了近年来数据工业领域的研究热点。
时空数据库技术以时间和空间作为主要维度，旨在提升数据存储、管理和应用的效率和可靠性。
本文将从技术背景、发展趋势、应用场景等方面进行分析和总结。
二、技术背景时空数据是指带有时间和空间信息的数据，是现实生活中最常见的数据类型之一。
时空数据具有海量性、复杂性、变化性等特点，传统数据管理和分析方法已无法满足时空数据管理需求。
为此，时空数据库技术应运而生。
时空数据库技术主要包括数据记录方法、索引方法和查询方法三个方面。
其中数据记录方法是在数据采集时确定数据的时间和空间信息，索引方法是对时空数据建立索引以支持数据快速检索，查询方法则是在时空数据中进行数据挖掘、分析和预测。
三、发展趋势1、数据采集技术的进步随着遥感技术、物联网技术和移动互联网技术的迅猛发展，时空数据的采集能力得到了极大提高。
数据采集设备的不断完善和综合利用，使得时空数据呈现出数据量大、数据类型复杂、数据质量高等特点。
2、数据存储技术的升级传统的基于关系型数据库的数据存储已经难以满足时空数据存储和管理的需求。
因此，NoSQL数据库、分布式存储、云存储等新技术的出现，使得时空数据库技术在数据存储方面得到了重大突破。
新技术的不断升级和优化，为时空数据库技术的进一步发展提供了更可靠的技术保障。
3、智能算法的应用随着人工智能技术的发展，算法的能力也得到了极大的提升。
在时空数据的处理和分析中，智能算法可以更好地进行模式识别、预测和决策。
智能算法的应用，使得时空数据库技术逐渐向着智能化、自动化的方向发展。
四、应用场景1、智慧城市建设时空数据在智慧城市建设中发挥着重要的作用。
通过对城市时空数据的分析，可以了解城市的交通、环保、公共安全等情况，进而针对性地制定城市规划和管理方案。
2、自然资源管理时空数据可以被广泛应用于自然资源管理。
通过对环境与资源进行实时监测，可以及时发现自然灾害和环境污染等情况，进而采取预警和预案处理措施。
生态环境监测数据挖掘与分析
生态环境监测数据挖掘与分析随着人类社会的发展，环境污染问题越来越严重。
为了加强对环境污染的监测和管理，生态环境监测系统已经建立起来并不断完善。
监测数据的收集、传输、存储和分析已然成为生态环境监测的重要组成部分。
本文将重点介绍生态环境监测数据挖掘和分析的相关内容。
一、环境监测数据的收集与存储环境监测数据的收集和存储是生态环境监测系统的核心。
通过传感器、监测设备等方式，可以对空气、水、土壤、噪声等环境因素进行实时监测。
监测数据经过采样、转换、校正、预处理等步骤后，会被上传到中央数据库中进行存储。
目前，我国的生态环境监测系统已经建立起了国家级、省级、市级等多级别的监测网络。
这些监测机构通过自动监测站、手动监测站、移动监测车等方式收集大量的环境监测数据，其中包括多个参数，如二氧化硫、氮氧化物、可吸入颗粒物等污染物的浓度数据等。
这些数据的存储需要使用海量数据存储系统，如云计算、分布式存储、高速缓存等技术，以保证数据的快速存取和分析。
二、数据挖掘技术在生态环境监测中的应用在生态环境监测中，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面：1. 环境污染物的监测与预测通过对环境监测数据的分析，可以发现空气、水、土壤等环境媒介中的污染物浓度值的变化规律。
基于这些数据，可以预测环境中污染物浓度的趋势，了解环境中各种污染物的变化规律。
2. 环境影响评估数据挖掘技术可以对环境监测数据进行多维度的分析，以理解环境变化所带来的影响。
通过识别环境监测数据的相关特征，可以确定特定工业活动对环境的影响，同时评估和预测污染扩散的程度和影响。
3. 监测站点布局和运维优化通过对监测数据的统计分析和聚类分析，可以确定监测站点的布局及其数量、方向和适宜口径。
同时，还可以确定监测站点的时空间隔性和布放方式，以提高监测数据质量和覆盖范围。
4. 污染源追踪与污染治理数据挖掘技术可以将监测数据与贸易流量和污染物排放源数据相结合，实现污染源的追踪和分析。
通过这种方式，监督环境保护工作的进展和效果，而且可以在治理漏洞时及早排查。
时空大数据分析技术研究
时空大数据分析技术研究随着信息技术的快速发展，时空大数据分析技术成为了近年来的研究热点。
这项技术可以对大规模的时空数据进行分析和处理，从而深入揭示出数据背后的内在规律和关系，帮助人们更好地利用和管理数据资源。
本文将就该技术的背景、发展现状、应用场景以及未来发展趋势进行探讨。
一、技术背景随着全球化、城市化以及信息化的发展，时空数据的产生呈现指数级增长。
同时，互联网的快速普及和移动智能终端的普及，使得人们日常生活中产生的大量数据不再局限于某一个组织或系统内部，而形成了庞大的社会化数据资源。
如何从这些数据中挖掘出有用的信息和知识，成为了对于提升社会治理和经济发展的重要需求。
因此，时空大数据分析技术应运而生。
时空大数据分析技术是基于大数据分析技术和地理信息系统技术的综合应用。
它利用各种数据挖掘算法和模型，对海量的时空数据进行深入挖掘和分析，将数据转化为有用的信息和知识，并为各种应用提供决策依据。
该技术可以广泛应用于城市规划、环境监测、交通管理、应急响应等领域。
二、技术发展现状时空大数据分析技术具有复杂、多样的数据源、多维度的数据分析、大规模的计算处理等特点，其涉及的技术领域非常广泛，包括数据采集、存储和查询、数据挖掘和分析、计算处理和模型构建等。
目前，时空大数据分析技术逐渐成为各行各业关注的热点，特别是在城市化进程中，如何更好地运用这项技术提升城市的智慧程度已经成为各地政府和企业的共同关注点。
在技术开发方面，国内外的科研机构和企业都在致力于相关产品和服务的研发。
国内的百度、腾讯、阿里等一众互联网巨头，以及传统的地图服务商高德、百度地图等，都在逐步将时空大数据分析技术应用到自身产品中，提供更加智能的服务和解决方案。
而国外的Google、Facbook、微软等企业，在该领域已经具有较为成熟的技术和产品。
此外，国内外的科研机构也在不断探索更加深入和精细的技术应用。
三、应用场景时空大数据分析技术可以应用于很多领域，本章节仅就其中几种较为典型的应用场景作简单的介绍。
资源环境信息化建设的现状与展望
资源环境信息化建设的现状与展望在当今时代，资源环境问题日益受到全球关注，资源环境信息化建设成为解决这些问题的重要手段。
通过信息化技术，我们能够更有效地监测、管理和保护资源环境，实现可持续发展的目标。
本文将深入探讨资源环境信息化建设的现状，并对未来的发展进行展望。
一、资源环境信息化建设的现状（一）数据采集与监测技术的进步随着传感器技术、卫星遥感技术和物联网技术的不断发展，资源环境数据的采集变得更加精准、实时和全面。
例如，高分辨率的卫星图像能够清晰地反映土地利用变化、森林覆盖情况和水体污染状况；传感器网络可以实时监测空气质量、水质参数和土壤湿度等。
这些技术的应用为资源环境管理提供了丰富的数据支持。
（二）信息管理与共享平台的建设各级政府和相关部门纷纷建立了资源环境信息管理系统和数据库，实现了数据的集中存储和管理。
同时，一些地区还建立了信息共享平台，促进了不同部门之间的数据交流与合作。
然而，在信息共享方面仍然存在一些问题，如数据格式不统一、数据质量参差不齐以及部门之间的壁垒等，影响了信息的有效利用。
（三）信息化在资源管理中的应用在水资源管理方面，信息化系统能够实现水资源的实时监测、调度和优化配置，提高水资源的利用效率。
在土地资源管理中，地理信息系统（GIS）等技术的应用有助于土地规划、土地利用监测和土地整治工作的开展。
在矿产资源管理方面，信息化手段可以对矿产资源的勘查、开发和利用进行全过程监控。
（四）信息化在环境保护中的应用在环境污染监测方面，在线监测系统能够实时获取大气、水和土壤等环境要素的污染数据，为环境执法和应急管理提供依据。
在环境影响评价中，利用信息化技术可以更准确地评估项目对环境的影响，为决策提供科学支持。
此外，环保信息化还推动了公众参与环境保护，通过网络平台，公众可以更方便地获取环境信息，参与环境监督。
二、资源环境信息化建设面临的挑战（一）数据质量和可靠性问题虽然数据采集技术不断进步，但数据质量仍然存在一些问题，如数据误差、缺失和重复等。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的高速发展，大数据已经成为了新时代的基石。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有价值信息的重要手段，其在各行各业的应用愈发广泛。
本文旨在探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 技术发展数据挖掘技术已经历了多年的发展，从传统的统计方法、机器学习算法，到现今的深度学习、人工智能算法，其技术手段不断更新迭代。
目前，数据挖掘技术已经能够处理结构化、半结构化乃至非结构化的数据，为各行业提供了强大的数据支持。
2. 应用领域数据挖掘的应用领域十分广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、商业等领域。
在金融领域，数据挖掘被用于风险评估、股票预测等；在医疗领域，数据挖掘帮助实现疾病预测、基因分析等；在教育领域，数据挖掘为个性化教学、学生评估等提供了有力支持。
3. 研究挑战尽管数据挖掘技术取得了显著的进步，但仍面临一些挑战。
首先是数据的质量和数量问题，大数据环境下如何保证数据的准确性和有效性是一个亟待解决的问题。
其次，算法的复杂性和计算成本也是研究者们需要面对的挑战。
此外，数据隐私和安全问题也是阻碍数据挖掘技术发展的关键因素。
三、发展趋势1. 技术进步未来，随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，数据挖掘技术将更加成熟。
深度学习、强化学习等新兴算法将更深入地应用于数据挖掘中，使得数据处理的速度和准确性得到进一步提升。
2. 多源异构数据处理随着物联网、传感器等技术的发展，多源异构数据的处理将成为数据挖掘的重要方向。
如何从不同来源、不同格式的数据中提取有价值的信息，将是未来研究的重点。
3. 隐私保护与安全随着数据安全意识的提高，如何在保护个人隐私的前提下进行数据挖掘将是未来的一个重要发展方向。
通过采用加密技术、隐私保护算法等手段，实现数据的匿名化和加密处理，同时确保数据的完整性和准确性。
4. 跨界融合与应用创新随着各行业的数字化转型，数据挖掘将与其他领域的技术进行深度融合，如与区块链、云计算等技术的结合，将进一步推动各行业的创新发展。
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出的用于移动对象数据库的模型 以预测移动对象将来的位置。
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， 46*2 模 型 提 供 随 时 间 连
续变化的动态属性， 查询结果依赖于查询请求的时刻， 因此可 时空数据索引。抽象的时空数据模型必须与有效的数 （! ） 据结构和索引结合才能满足查询要求。直到近几年， 有关时空 数据库和移动对象数据库的索引研究文章开始较多地出现， 一 般按更新频率将其研究的对象环境分为两类： 离散 （低更新率）
2,?> 树 等 。 最 近 2A8 等 提 出 将 4B@> 树 和 +3 ?> 树 结 合 的
能够以较小的代价支持时间戳和间隔窗口查询。 4B+?> 树 &C’， 提出 另外， ,ADAEFA; 等首次研究了时空数据仓库的索引问 题 &G’， 了一种支持时空数据 6HI, 操作的框架， 他们将空间维和时间 维作为一个数据立方体的一个复合维处理。
定位服务、 移动商务等重大应用得以发展的内在动因。随着移 动通信向第三代的演变， 移动用户的定位技术和设备也正在迅 速普及。正是由于移动用户定位技术进入实用阶段， 极大地推 动 了 移 动 增 值 业 务 的 重 要 方 面 —基 于 位 置 的 服 务 及 其 相 关 应 用领域的迅速发展， 包括如下三个方面： 基于位置的服务 （&’()*+’,-.)/01 2034+(0/， 是当 （$ ） &.2 ） 前一项正在蓬勃发展的移动增值服务。 它是指根据用户的空间 位置及时地提供与位置信息相关的移动信息服务， 包括基于位 置信息的交通信息查询， 商场打折信息、 酒店和餐厅等周边信 息查询服务， 紧急救助， 区域广告和基于位置的游戏和娱乐等 等。 对于移动通信网络运营商来说， 对手机的准确定位有 （! ） 利于无线网络资源和移动性管理。 如可以了解话务量的时空分 布， 优化网络规划； 微观上可以准确地监测移动台的移动， 实现
移动通信与无线定位技术的迅速发展导致了大量时空数据的产生，面向移动环境的时空数据挖掘的目标就是
从这些数据中抽取知识， 为基于位置的服务、 智能交通系统等提供有效的决策支持。文章分别从时空数据挖掘的理论基 础研究和相关应用研究的现状、 重点解决的问题以及进展情况展开论述， 并展望了未来的发展方向。 移动性 数据挖掘 时空数据 文献标识码 8 中图分类号 7G5$$#$5
点对象， 一般假设对象的运动轨迹是时间的分段线性函数。目 前已研究了 $>3 ， !>3 空间的索引技术，后者的研究比前者困 难， 但对于重点考虑移动对象在交通道 路 网 络 中 移 动 的 $#=>3 问题， 能够简化为 $>3 空间的问题处理。有效支持轨迹查询的 索 引 技 术 包 括 *2?> 树 ， 2@> 树 ， 以 及 侧 重 于 预 测 未 来 位 置 的
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相关理论基础
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（$ ） 时空数据模型。 目前， 建立高效统一的时空数据模型还 存在相当的困难 ， 在过去的二十多年里， 各相关领域为此已提 出不少模型， 它们来自不同的背景并能够满足各自不同的需求 与限制。这里只列举与移动 （点 ） 对 象 相 关 的 数 据 模 型 &!’： (# 快 照。通常用一组时间戳 )(* 数据， 其缺点是数据冗余度高 &+’。((# 基于事件的模型。,-./.-0 等提出一种适用栅格数据的基于事 件的数据模型 1*234， 该模型能够表示出一系列相关的事件， 减 小 了 冗 余 。 (((# 移 动 对 象 时 空 （46*2） 模 型 是 789:;8< 等 提
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应用研究
在下列应用领域的代表性研究项目主要包括： 环境与交通 （$ ） *0898MW 等人实现了一个分布式并行查询和分析挖掘环
境原 型 X6YLZ1*2， 可 以 从 地 球 科 学 栅 格 数 据 库 抽 取 复 杂 的 时空对象并进行分析挖掘。 主要用于为地球物理科学家建造 ) 字节规模数据中时空模式的知识发现环境。 （! ） XOF00FP88MF 等 利 用 他 们 开 发 的 基 于 图 的 结 构 挖 掘 系 统 其中引入了地震时 *Z@3Z1 进行了地震活动的结构关系挖掘， 间之间有限的空间和时间关系如 “空 间 邻 近 ” （C= 公 里 ） 和 “时 等， 使得发现的子结构中反映出 了 地 震 活 动 间邻近” （+% 小时） 的时空规律。 （+ ） *O-QOAM 等人研究了面向城市智能交通系统数据分析 的时空数据挖掘问题。 他们尝试并建造了交通流量监测数据的 多维数据模型， 并利用数据挖掘经典算法实现或设计了一些关 于交通流量监测数据的空间、时间数据挖掘以及时空数据任 务， 如发现这样的时空关联规则： “ 在 2$ 到 2! 时间段内高速路
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摘 要 关键词
面向移动环境的时空数据挖掘研究现状与展望
陈 捷$ 唐世渭 $ 杨冬青 ! 王腾蛟 !
$ （北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室， 北京 $"";<$ ） ! （北京大学计算机科学与技术系， 北京 $"";<$ ）
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时空数据挖掘的研究现状与发展
事实上， 尽管不少时空数据挖掘研究是面向各特定应用领
域的， 一些研究工作还正处于起步阶段， 但它已受到国际学术 界和工业界的广泛关注。 下面从理论研究和应用研究两方面分 别展开论述。
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理论研究
近年来， 数据挖掘的研究对象已经从事务型数据库扩展到
空间数据库、 时空数据库、 移动对象数据库等。 时空数据挖掘的 理论研究主要受到空间数据挖掘和时态数据挖掘研究的影响， 并以经典的数据挖掘理论为基础， 同时还受到时空数据表示和 存取方式的限制。
引言
人们社会活动的 “移 动 性 ” 是移动通信、 移动互联网、 移动
小区间的最佳切换等， 促进无线网络运行效率的改善。 在智能交通系统 （672 ） 中自动车辆定位系统 （89&2 ） 是 （5 ） 但是它需要占用宝贵的无线频带资源和额外 672 系统的核心， 的硬件投资。而利用移动定位系统实现的 89&2 可以将定位、 通信、 计算机信息处理与控制等构成一个有机整体， 有利于多 种信息的融合， 而且具有更好的城市覆盖和灵活方便的漫游管 理功能等。 然而， 各种定位设备不断地产生积累海量的包含移动对象 时空信息的数据， 这些数据中隐藏着丰富的知识， 具有潜在的 巨大的应用价值。同时， 这些数据构成了复杂的时空对象和关 系，因此给时空数据挖掘研究提出了许多富有挑战性的课题， 这也是该文得以展开的出发点。 时空数据挖掘是数据挖掘研究 的前沿领域之一， 它的研究内容涉及到多个领域， 如空间数据 移动对象数据 挖掘、 时态数据挖掘以及时空数据库、 时态 :62 、 库等等。 该文将分别从时空数据挖掘的理论基础研究和相关应 用研究的现状、重点解决的问题以及进展情况等进行论述， 最
基金项目： 国家 T<5 重点基础研究发展规划项目资助 （编号： ； :$TTT"5!<"U ） GVN-6.L 创新研究院的资助 作者简介： 陈捷， 男， 博士后， 研究方向为智能信息处理。唐世渭， 男， 教授， 博士生导师， 主要研究方向为数据库与信息系统。 $T%; 年生， $T5T 年生， 杨冬青， 女， 教授， 博士生导师， 主要研究方向为数据库与信息系统。王腾蛟， 男， 博士， 讲师， 主要研究方向为数据 $TWU 年生， $T<5 年生， 库与信息系统。
万方数据
计算机工程与应用 !""!#$%
$
后总结， 并展望未来的发展方向。
为可能， 如时空元规则、 时空泛化、 时空聚类和关联、 演化规则 等。INMAOAP 等在Байду номын сангаас &$$’中对这几种时空规则进行了较详细的 论述。 需要指出的是， 文中遗漏了一类重要的挖掘任务： 时空预 测， 当然如果考虑线性运动的假设， 则对于移动对象数据库该 任务就退化为关于对象未来的空间位置的查询； 对于时空数据 库尤其是时态 )(* 应用而言，时空预测具有重要的应用价值， 但是其方法也是与具体问题相关的， ,8QMARAS 在 文 &$!’ 中 对 时 空预测的相关文献进行了总结， 并提出了一种基于均匀采样网 格的预测算法。 比较权威的有关时空数据挖掘算法的文献可以 参考文献 &J’&$+’。 在时空图象序列处理领域， TOA< 等 通 过 引 入 , > 树 （,-A<8>S8.<0>0M-- ） 研 究 了 空 间 数 据 流 的 Q> 近 邻 快 速 分 类 算 （栅格数据） 的无损压缩表示。 HF 法， ,>树是一种原始空间数据 等运用了小波变换和 *64 （自组织 映 射 ） 神经网络研究了时空 数据的聚类算法。 由于可能涉及到用户隐私和商业机密等原因， 供研究使用 的移动对象的真实时空数据不易获得。因此， 2O-8E8MFEF; 等研 究了移动对象轨迹生成的算法， 能够提供具有一定语义的移动 对象轨迹仿真数据。另外， @F00<-M 研究了时空对象的近似特征 描述理论， 首先定义时空区域 （;DA0F8>0-PD8MA9 M-UF8< ） 是由空 间和时间成分组成， 然后基于空间与时间成分的拓扑关系定义 了时空区域之间的拓扑关系， 并使用粗糙集的概念定义了时空 之间的拓扑关系， 因此可用于知识不 区域近似 （ADDM8VFPA0F8<;） 完全的时空对象的构造的特征描述问题。