时空过程及其关联规则挖掘的开题报告

时空过程及其关联规则挖掘的开题报告
1. 研究背景
时空数据具有时空分布特征和大量相关数据，其呈现的结构复杂、地域差异性强，且具有多层次的时间间隔和空间层次，往往需要运用数据挖掘技术来对其进行建模和
分析。

时空过程的挖掘旨在探索数据的内在规律和关联，提取时空特征，发现关联性
强的时空区域，并挖掘其中的关联规则。

这样不仅有助于提高时空数据的应用价值，
而且具有重要的决策支持作用。

2. 研究目标和方法
本研究旨在研究时空过程的挖掘方法，包括建立时空数据的模型，提取时空特征，发现时空关联和规律等。

具体方法包括基于统计学、机器学习和时空数据分析的算法
和模型，并采用数据可视化的方式将其展现出来，以便于用户理解和使用。

3. 研究内容和技术路线
本研究的重点将在以下三个方面展开：
(1) 时空数据的预处理和可视化。

该环节主要涉及数据采集、数据清洗、数据转
换和数据可视化等过程，旨在使时空数据能够直观地被人们理解和应用。

(2) 时空过程的建模和分析。

该环节主要通过应用机器学习、深度学习、模型建
模和数据分析等技术，建立时空数据模型、提取时空特征和挖掘时空规律等。

(3) 时空关联规则挖掘和可视化。

该环节主要涉及使用相关算法，实现时空关联
和时空规律的发现，并通过可视化手段展示。

4. 研究意义和创新点
本研究将在时空过程的挖掘方面提供以下贡献：
(1) 提供一种全面的时空数据挖掘方法，使用户可以更好地理解和分析时空数据。

(2) 提供一种新颖的时空规律挖掘方法，可以更准确地发现时空关联性，从而为
管理和决策提供指导。

(3) 实现可视化展示，使挖掘结果更直观，更易于理解和应用。

(4) 增强时空数据的应用价值，改善管理和决策效率，具有广泛的社会和经济意义。