面向地理大数据的空间数据挖掘技术研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
面向大数据时代的数据融合系统之空间数据挖掘、分析和改进
０ 引 言
现实 世界 的 目标对象 （ 街 区、 道路 、 房屋等） 采 集 工作 是 由不 同的公 司或 机 构来 完 成 的 。每家 公 司 或机 构 所采 集 的空 间信 息 其 目的也 各 不 相 同。 因此 ， 目标 对 象 的采
第３ ６卷 第 ９期
２ ０ １ ３年 ９ 月
测 绘 与 空 间 地 理信 息
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Ｖｏ Ｊ ． ３６． Ｎｏ ． ９
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ｔ ａ．
地理信息技术专业空间数据挖掘探索地理信息技术专业空间数据挖掘的方法和应用
地理信息技术专业空间数据挖掘探索地理信息技术专业空间数据挖掘的方法和应用地理信息技术专业空间数据挖掘探索地理信息技术专业是一门将地理学与计算机科学相结合的学科，通过采集、存储、管理和分析地理数据，以提取有关地理空间关系的有用信息。
随着信息技术的快速发展，空间数据的挖掘与分析在地理信息技术专业中变得越来越重要。
本文将探讨地理信息技术专业空间数据挖掘的方法和应用。
一、空间数据挖掘的概念与意义空间数据挖掘是指从大量的地理数据中，通过应用数据挖掘技术，发现其中蕴含的有用的地理空间关系、规律和模式的过程。
它在地理信息技术专业中的应用具有重要的意义。
首先，空间数据挖掘可以帮助人们更好地理解地球表面的地理现象。
通过对地理数据进行挖掘和分析，可以揭示出地理现象的内在关系和演化趋势，为地理学和环境科学的研究提供了新的途径和手段。
其次，空间数据挖掘在城市规划、交通管理、资源管理等领域具有广泛的应用。
通过对城市空间数据的挖掘，可以发现城市交通拥堵的规律，优化交通路线；可以评估资源分布的合理性，指导资源配置和管理；还可以预测自然灾害的发生概率，提前做好防灾准备工作。
二、空间数据挖掘的方法在地理信息技术专业中，空间数据挖掘可以采用多种方法和技术。
下面介绍几种常用的方法。
1.地理数据预处理地理数据预处理是空间数据挖掘的首要步骤，其目的是对原始的地理数据进行清洗和处理，为后续的分析和挖掘提供可靠的数据基础。
常见的地理数据预处理方法包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等。
2.空间数据可视化空间数据可视化是指将地理数据以图形化的形式展示出来，以便于人们对地理数据进行直观的认知和分析。
地理信息系统（GIS）在空间数据可视化中起到了关键的作用，它可以将地理数据通过地图、图表等形式展现出来，帮助人们更好地理解地理现象和空间关系。
3.空间数据分类与聚类空间数据分类与聚类是指将地理数据按照一定的属性划分为不同的类别或簇，并对同一类别或簇内的地理数据进行相似性分析和空间关系分析。
空间大数据分析技术研究与应用分析
空间大数据分析技术研究与应用分析一、引言随着互联网的发展和计算机技术的飞速进步，大数据分析技术已经被广泛应用于各行各业。
在这个发展的大潮中，空间大数据分析技术逐渐受到了人们的关注和重视。
空间大数据分析技术是将空间数据与大数据相结合，采用各种统计学、计算机科学、地理信息系统等技术手段，对大规模的空间数据进行处理和分析，以揭示其内在规律和特征。
本文将探讨空间大数据分析技术的研究现状和应用分析。
二、空间大数据分析技术的研究现状空间大数据分析技术经过了多年的发展，取得了一系列重要的研究成果。
以下是一些主要的研究成果：1、空间数据挖掘技术空间数据挖掘技术是一种大数据分析技术，它是将空间数据与数据挖掘相结合，通过各种算法对空间数据进行分析和挖掘，以发现数据中的隐藏规律和关联关系。
例如，通过对交通流量数据进行聚类分析，可以将城市中的交通拥堵点进行识别和预测。
2、空间数据可视化技术空间数据可视化技术是将空间数据以可视化的形式呈现，帮助用户更好地理解和分析空间数据。
例如，通过地图软件将房价数据以热力图的形式展示出来，可以直观地看出不同地区的房价分布情况。
3、空间数据流分析技术空间数据流分析技术是一种实时处理空间数据的技术，它可以对空间数据进行实时分析和处理，以满足实时决策的需要。
例如，在城市交通领域应用空间数据流分析技术，可以实时监测和优化城市路网的交通情况。
三、空间大数据分析技术的应用分析空间大数据分析技术已经在众多领域得到了广泛应用，以下是一些主要的应用场景：1、城市交通随着城市化程度的不断提高，城市交通问题变得越来越突出。
在这种情况下，利用空间大数据分析技术可以优化城市交通系统，提高路网计算能力和减少交通拥堵。
例如，美国芝加哥交通管理局采用空间大数据分析技术对城市交通进行实时监测和分析，以优化交通状况，提高交通效率。
2、生态环保空间大数据分析技术在生态环保领域的应用也非常广泛。
以地表覆盖分析为例，可以通过分析卫星图像、无人机图像和地形数据等空间数据，建立地表覆盖分类模型，进行水土保持、森林保护和生态修复等工作。
时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计
第3期2020年1月No.3January ，2020时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information曹全龙，石善球（江苏省基础地理信息中心，江苏南京210013）作者简介：曹全龙（1980—），男，江苏常州人，高级工程师，硕士；研究方向：GIS 应用与开发。
摘要：大数据正日益改变人类的工作、生活和思维方式，当今社会80%以上的数据都与时空相关。
无论是政府主导的智慧城市建设、土地利用规划、应急管理，还是企业的网点选址、营销策划等行为，都离不开时空大数据的支撑。
如何对时空大数据进行分析挖掘，并实现大数据的可视化表现成为社会普遍关心和重点研究的内容。
文章分析了时空大数据分析挖掘及可视化的发展现状及存在问题，研究了主要关键技术，并对系统进行了总体设计。
关键词：时空大数据；分析挖掘；数据可视化；系统设计中图分类号：P2文献标志码：A 0引言以大数据、物联网、云计算等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。
大数据既是大机遇，也是大红利。
国家已经把大数据发展上升为国家战略，大数据对经济建设、行业发展、政府宏观管理等各方面都起到重要的基础支撑作用。
随着智慧城市的发展，很多城市都在开展时空大数据平台建设，通过建立基础时空框架，提供丰富多样的时空数据服务，满足城市运行和管理的自动化、智能化需求。
时空大数据主要包含基础地理数据、遥感影像数据、行业专题数据、互联网大数据、物联网及GPS 实时数据等，数据量庞大，种类繁多，格式各异。
为了更好地利用数据服务行业发展和政府管理，充分发挥时空大数据的信息支撑作用，迫切需要解决数据的挖掘提取、整合分析以及可视化表达等问题。
1发展现状及存在问题时空大数据挖掘通过数据表达、信息组织与知识发现等手段发现数据深层次的特征和规律，主要包含时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等内容［1］。
大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术研究
大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术研究1.引言随着互联网和移动设备的普及，海量的数据被积累和产生。
这些数据中蕴含着巨大的商业价值和潜在的知识。
然而，如何从这些数据中发现有用的知识，成为了当今社会面临的重要问题。
本文将探讨大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术的研究。
2.知识发现的定义与特点知识发现是指从大数据中自动提取出有用的、有效的、隐含的知识的过程。
这些知识可以帮助人们更好地理解数据集中的规律、趋势和模式，以及对未来进行预测和决策。
知识发现的特点包括：（1）数据密度大：大数据时代涌现了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据量巨大，需要高效的技术来进行处理；（2）数据多样性强：大数据涵盖了多个领域和行业，包含了多种类型的数据，如图像、视频、文本等，需要多样的方法来进行分析和发现；（3）数据更新速度快：大数据时代下，数据的产生和更新速度非常快，需要实时的技术来对数据进行分析和挖掘。
3.数据挖掘技术在知识发现中的应用数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的方式从大数据中提取知识的技术。
在知识发现中，数据挖掘技术起到了核心的作用。
数据挖掘技术主要包括以下几个方面：（1）聚类分析：聚类分析是将数据样本划分为若干个类别的过程。
通过聚类分析，可以将大数据集中具有相似特征的数据样本进行分组，从而发现数据集中的潜在规律和关联。
（2）分类与预测：分类与预测是通过建立分类模型或预测模型对数据进行分类或预测。
通过分类与预测，可以对未知数据进行准确的分类或预测，帮助人们在实际决策中更好地利用数据。
（3）关联规则挖掘：关联规则挖掘是从大数据集中发现事物之间的相互关联和依赖关系。
通过关联规则挖掘，可以发现数据集中隐藏的关联规则，帮助企业进行精准的营销和推荐。
（4）时间序列分析：时间序列分析是对按时间顺序排列的数据进行分析和预测。
通过时间序列分析，可以发现数据中存在的趋势、周期和季节性等规律，帮助人们做出合理的决策。
大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究
大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究随着互联网的普及和技术的发展，大数据的时代已经到来。
大数据的产生和积累为我们提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的挑战。
其中一个重要的挑战是如何分析和挖掘大数据中的时空信息，以及如何将分析结果以可视化的方式呈现出来。
本文将重点探讨大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究。
时空数据挖掘是指从大数据中提取和发现有关时间和位置信息的方法和技术。
时空数据可以是时间序列数据、地理空间数据或时态地理数据。
时空数据挖掘可以帮助我们发现数据中蕴含的时间和空间规律，并从中获取有价值的信息。
时空数据挖掘在很多领域有着广泛的应用，比如交通运输、气象预测、金融风险分析等。
在大数据分析中，时空数据挖掘技术可以帮助我们识别出潜在的时间和空间聚类模式，发现异常事件和趋势变化，预测未来的时间和空间发展趋势等。
为了实现这些目标，我们需要使用适当的算法和模型来处理大数据中的时空信息。
常见的时空数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘、预测等。
这些算法可以帮助我们从大量的数据中提取和总结有关时间和空间的知识。
除了时空数据挖掘，可视化技术也是大数据分析中必不可少的一环。
可视化技术可以将复杂的大数据分析结果以图形化的方式呈现出来，使得我们更容易理解和解释这些结果。
时空数据可视化可以帮助我们直观地展示时空模式、时态演化等信息。
通过交互式的可视化工具，我们可以对大数据进行探索和分析，发现其中的潜在关联和规律。
常见的时空数据可视化方法包括时序图、地图、热力图等。
这些方法可以有效地展示时空数据的特征和变化趋势。
在大数据分析中，时空数据挖掘与可视化技术是相互关联且相互依赖的。
时空数据挖掘提供了大量的时空信息，而可视化技术可以帮助我们更好地理解和解释这些信息。
通过结合时空数据挖掘和可视化技术，我们可以更好地发现数据中的隐藏规律和趋势，为决策提供科学依据。
然而，时空数据挖掘与可视化技术的研究还面临一些挑战。
地理信息系统的大数据处理技术研究综述
地理信息系统的大数据处理技术研究综述地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种集成、管理、分析和展示地理空间数据的系统。
随着大数据时代的到来，地理信息系统的处理技术也得到了快速的发展和改进。
本文将对地理信息系统的大数据处理技术进行研究综述，包括其概念、发展历程、关键技术和应用前景等方面。
一、概述地理信息系统的大数据处理技术是指将海量地理信息数据有效地整合、管理、处理和分析的技术。
随着时代的发展，各行各业都积累了大量的地理信息数据，如人口统计数据、交通数据、环境数据等。
如何高效地处理和分析这些大数据成为了一个迫切的问题。
地理信息系统的大数据处理技术通过引入并结合了大数据技术，将海量地理信息数据转化为有用的信息，为决策支持和资源管理提供了强有力的工具。
二、发展历程地理信息系统的大数据处理技术的研究始于上世纪90年代初。
当时，地理信息系统主要是利用轻量级的数据处理软件进行简单的空间分析。
随着计算机硬件性能的提高和数据量的增加，人们意识到传统的地理信息系统已经不能满足大数据时代的需求。
于是，研究人员开始探索如何利用大数据处理技术来处理地理信息数据。
在发展过程中，地理信息系统的大数据处理技术经历了几个关键阶段。
首先是基于空间数据库和分布式计算的并行处理技术的出现。
这种技术通过将地理信息数据存储在空间数据库中，并利用分布式计算技术进行并行处理，极大地提高了地理信息系统的数据处理能力。
随后，随着云计算和云存储的兴起，地理信息系统的大数据处理技术逐渐转向了云计算平台的利用。
云计算平台具有高度的可扩展性和灵活性，可以满足地理信息系统对于大数据处理的需求。
最近几年，随着人工智能和机器学习的快速发展，地理信息系统的大数据处理技术也开始引入这些先进的技术，以提高数据处理的效率和精度。
三、关键技术地理信息系统的大数据处理技术涉及到多个关键技术，以下是其中几个重要的技术：1. 空间数据管理与分析技术：空间数据管理是地理信息系统的核心技术之一，它主要涉及到对地理信息数据的存储、查询和分析。
基于大数据的时空数据挖掘技术研究与应用
基于大数据的时空数据挖掘技术研究与应用随着大数据技术的快速发展和智能化应用的广泛推广，基于大数据的时空数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用和研究。
本文将围绕基于大数据的时空数据挖掘技术的研究与应用展开讨论，从原理、方法以及应用等方面进行深入探讨。
首先，我们来了解一下什么是时空数据挖掘技术。
时空数据挖掘是从时空数据中发现有价值的信息和知识的过程，具有重要的理论意义和实际应用价值。
时空数据挖掘技术通过对大量时空数据的分析和挖掘，可以提供丰富的时空特征信息和深入的数据洞察，为决策支持和智能化应用提供了强大的基础。
在时空数据挖掘技术的研究中，大数据扮演着重要的角色。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据速度快和数据价值密度低等。
这些特点给时空数据挖掘技术的研究和应用带来了许多挑战，也产生了许多研究热点。
例如，如何高效地存储和管理大规模时空数据成为了一个核心问题，各种分布式存储和计算技术被广泛应用于时空数据挖掘中。
在时空数据挖掘技术的方法研究中，常用的技术包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
聚类分析是将相似的数据对象归为一类的过程，可以帮助我们发现时空数据中的模式和规律。
分类分析是根据已知类别将未知数据对象归类的过程，可以用于时空数据的分类和预测。
关联规则挖掘是寻找数据集中频繁出现的模式和关联关系的过程，可以帮助我们发现时空数据中的关联和相互作用。
这些方法的研究和应用可以帮助我们从时空数据中发现有用的信息和知识，推动时空数据挖掘技术的发展和应用。
时空数据挖掘技术在许多领域都有着广泛的应用。
例如，在城市交通领域，时空数据挖掘技术可以帮助我们分析交通拥堵的原因和规律，优化交通路网的设计和管理，提高交通运行的效率和安全性。
在环境保护领域，时空数据挖掘技术可以帮助我们分析和预测环境污染的时空分布和演化趋势，制定合理的环境保护措施，实现可持续发展。
在社交网络领域，时空数据挖掘技术可以帮助我们挖掘用户的时空行为和兴趣，推荐个性化的社交活动和内容，提升用户体验和粘性。
地理空间数据挖掘技术研究
地理空间数据挖掘技术研究在当今数字化的时代，数据如同浩瀚的海洋，而地理空间数据则是其中独具特色且极为重要的一部分。
地理空间数据涵盖了地理位置、地形地貌、气候条件、土地利用等诸多方面的信息。
这些数据不仅数量庞大，而且复杂多样，如何从这些海量的数据中提取有价值的信息和知识，成为了摆在我们面前的重要课题。
地理空间数据挖掘技术应运而生，它就像是一把神奇的钥匙，帮助我们打开了这座数据宝库的大门。
地理空间数据挖掘技术的出现，并非偶然。
随着地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、遥感技术（RS）等的快速发展，我们能够获取到越来越多高精度、高分辨率的地理空间数据。
然而，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何理解和运用这些数据。
传统的数据处理方法在面对如此庞大和复杂的地理空间数据时，往往显得力不从心。
这时候，数据挖掘技术的优势就凸显出来了。
地理空间数据挖掘技术是一个多学科交叉的领域，它融合了计算机科学、统计学、地理学、数学等多个学科的知识和方法。
其核心目标是从大量的地理空间数据中发现隐藏的模式、关系和趋势，为决策提供支持和依据。
为了更好地理解地理空间数据挖掘技术，我们先来看看它所涉及的一些主要方法。
分类和聚类是其中常见的两种方法。
分类是将数据按照预先设定的类别进行划分，比如将不同的土地利用类型进行分类。
聚类则是根据数据的相似性将其自动分组，无需事先设定类别。
关联规则挖掘则用于发现数据中不同变量之间的关联关系，例如分析某种气候条件与特定农作物产量之间的关联。
空间特征提取也是地理空间数据挖掘中的重要环节。
通过提取地理空间对象的形状、大小、方向等特征，可以更好地描述和理解这些对象。
此外，还有预测和异常检测等方法。
预测可以根据历史数据对未来的地理现象进行预测，比如预测城市的发展趋势。
异常检测则用于发现与正常模式不同的数据点，这在监测自然灾害、环境变化等方面具有重要意义。
地理空间数据挖掘技术在众多领域都有着广泛的应用。
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面向地理大数据的空间数据挖掘技术研究
随着互联网技术的飞速发展以及数字化程度的不断提高，各种
类型和规模的数据以前所未有的速度增长。
其中，地理大数据便
是其中非常重要的一类。
地理大数据是指大规模的地理信息，由
各种形式的数据构成，包括但不限于卫星遥感图像、传感器信息、气象数据、地形地貌数据等。
如何高效地进行数据挖掘，从数以
亿计的数据中获取并分析有价值的信息，已经成为了地理大数据
领域中一个亟待解决的问题。
一、地理大数据挖掘技术的重要性
地理大数据的蓬勃发展和不断积累，为地理信息科学领域带来
了新的机遇和挑战。
但是，由于数据量大、复杂性高、多样性齐全，地理大数据是种极具挑战性和难度的数据类型。
面对庞大的
数据量和复杂的数据特征，传统的数据分析和挖掘技术已经无法
适应地理大数据的需求。
因此，研究和开发地理大数据挖掘技术，具有极高的实际意义和应用前景。
地理大数据挖掘技术的研究和应用对地球物理学、大气科学、
生态学、自然资源管理、城市规划等领域的发展具有重要的意义。
同时，还可以充分挖掘和利用地理大数据中潜在的经济和社会价值，为社会和国家提供更好的决策支持和服务。
二、地理大数据挖掘技术的应用
1. 地质资源的探测与评估
地理大数据挖掘技术可以针对区域内地质信息、矿产资源等数
据进行快速处理和分析，实现地质资源的探测和评估，为资源的
合理开发和利用提供有力的支持。
2. 气候与环境预测
地理大数据挖掘技术可以处理大规模、多样化的气象气候数据，提取气候变化趋势和规律，预测未来气候趋势，并结合其他环境
数据，为环境管理和气候变化研究提供支持。
3. 城市规划与管理
地理大数据挖掘技术可以分析城市人口密度、流动性以及城市
房价、商业区域分布等信息，预测城市的变化趋势，为城市规划
和管理提供决策支持。
4. 农业生产的智能化
地理大数据挖掘技术可以针对耕地、气象、水源等相关数据，
进行分析和处理，预测产品产量和种植效益，为农业生产的智能
化提供支持。
三、地理大数据挖掘技术的研究方法
1. 地理数据的抽象和表示
地理数据的复杂性和多样性要求抽象和表示的技术停顿保险且有效。
常用技术包括多分辨率表示和多特征描述、语义化建模和自适应数据挖掘等。
2. 空间数据的管理和存储
面对大规模、高维度和复杂的空间数据，建立高效的空间数据管理和存储体系非常关键。
空间数据中的最基本单位是地理信息系统，不同的地理信息系统有不同的空间数据存储和管理结构，如层次型结构、网格型结构、多维索引等。
3. 空间数据挖掘算法的研究
传统的数据挖掘算法在处理空间数据方面存在许多问题，如空间数据的自然特征，数据量大和处理时间长等问题。
因此需要研究专门的空间数据挖掘算法。
例如，支持向量机、决策树、聚类算法、关联规则等。
4. 空间数据可视化技术
空间数据可视化技术可以将大量的空间数据转化成可视化的图像形式，使人们可以直观地理解数据的规律和关系。
常用技术包括三维视觉化、多维可视化和交互式可视化等。
四、总结
在地理大数据的背景下，空间数据挖掘技术的研究与应用已经成为一个热门领域。
本文基于对地理大数据的分析，介绍了地理大数据挖掘技术的重要性和应用，以及研究方法。
空间数据挖掘是未来的趋势，带来了大量的发展机遇和挑战。
希望本文可以为相关工作的开发和研究提供一定的参考借鉴。