大数据时代的空间数据挖掘综述_马宏斌
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。
浅析大数据时代下数据挖掘技术的应用
浅析大数据时代下数据挖掘技术的应用作者：文世敏来源：《企业科技与发展》2018年第06期【摘要】随着信息技术的快速发展，大数据技术已经融入人们生活的方方面面，当下社会迎来了大数据时代。
数据挖掘技术是大数据时代人类普遍使用的一项技术，也是现如今一项值得重点研究的课题。
因为通过对大数据的深入分析对比，人们可以更加深入地了解数据背后所隐藏的奥秘。
文章通过对大数据时代、数据挖掘技术的简要介绍和概括，详细论述大数据时代下数据挖掘技术的应用。
【关键词】大数据时代；数据；数据挖掘技术；应用【中图分类号】P311.13 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）06-0109-021 大数据概述大数据顾名思义就是根据大量数据的集合，而“大”不仅仅是数量大，而且还有容量大、类型多、存储速度快、应用价值高等含义。
大数据这一概念提出于2008年，此后，人们对大数据的了解越来越多，大数据也越来越融入人们的生活，在一定程度上改变着人们的生活。
到目前为止，其对金融业、零售业、农业等各个领域都产生了极大的影响，人类社会步入大数据时代。
1.1 大数据的特点（1）Variety，大数据种类繁多，既包括结构化数据，又包括网络日志、录音文件、视频文件、图形文件、地理位置信息文件等。
（2）Volume，通过各种各样的设备产生大量数据，其产生的数据规模很庞大。
（3）Velocity，处理速度相当快速，对数据的实时处理有着较高的要求。
（4）Value，价值密度低。
1.2 大数据的意义大数据的意义实际上就是为了挖掘出庞大的数据集合背后的价值。
阿里巴巴通过大数据分析每个用户使用淘宝的浏览记录，追踪用户需求，并主动向用户推荐相关商品。
谷歌针对用户检索的词条进行数据挖掘，基于其中45个检索词组合的一个数学模型可以高精度预测流感，其预测结果的正确性达到97%，也就是说，误差率仅为3%。
通过大数据，了解这些数据背后的价值，不仅可以总结出行业目前的发展状况，还能够对行业的未来发展做出预测，为之后的管理决策提供可靠的支持。
遥感大数据自动分析与数据挖掘
遥感大数据自动分析与数据挖掘一、本文概述随着科技的飞速发展，遥感技术已成为现代地理信息获取的重要手段。
遥感大数据的自动分析与数据挖掘技术，作为遥感领域的核心研究方向之一，对于提升遥感数据的处理效率、挖掘潜在价值、促进遥感应用的深入发展具有重要意义。
本文旨在探讨遥感大数据自动分析与数据挖掘的相关理论、方法和技术，分析当前遥感大数据处理面临的挑战和机遇，展望未来的发展趋势。
文章将首先介绍遥感大数据的基本概念、特点及其价值，然后重点阐述遥感大数据自动分析与数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征提取、分类识别、变化检测等方面。
在此基础上，文章将讨论遥感大数据在各个领域的应用案例，以及在实际应用中取得的效果和存在的问题。
文章将总结遥感大数据自动分析与数据挖掘技术的当前进展，展望未来的发展方向，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
二、遥感大数据的获取与处理遥感大数据的获取与处理是遥感技术应用的重要环节，也是实现遥感大数据自动分析与数据挖掘的前提。
遥感大数据的获取主要依赖于各种遥感卫星、无人机、地面观测设备等多种数据源，这些数据源具有空间分布广泛、时间序列长、数据量大的特点。
在获取数据的过程中，我们需要对遥感设备的精度、分辨率、覆盖范围等参数进行充分考虑，以确保获取到的数据能够满足后续分析的需求。
在遥感大数据的处理过程中，主要包括数据预处理、数据校正、数据融合等步骤。
数据预处理主要是对原始数据进行格式转换、辐射定标、几何校正等操作，以消除数据中的噪声和误差，提高数据质量。
数据校正则主要是对遥感数据进行大气校正、地形校正等，以消除大气和地形等因素对数据的影响。
数据融合则是将不同来源、不同分辨率的遥感数据进行融合，以生成更高质量、更全面的遥感数据。
在处理遥感大数据时，我们还需要考虑数据的存储和管理问题。
由于遥感数据量巨大，传统的数据存储和管理方法已经无法满足需求。
因此，我们需要采用分布式存储、云计算等技术，实现对遥感大数据的高效存储和管理。
大数据时代的数据挖掘综述
大数据时代的数据挖掘综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会生活的各个领域，成为现代社会发展的重要基石。
大数据时代的来临，不仅带来了海量的数据资源，也对数据挖掘技术提出了更高的要求。
数据挖掘，作为从海量数据中提取有用信息、发现潜在规律的重要手段，已经成为当前研究的热点和前沿领域。
本文旨在对大数据时代的数据挖掘技术进行全面而系统的综述，分析当前数据挖掘领域的研究现状，探讨面临的挑战和未来的发展趋势。
本文将首先介绍大数据和数据挖掘的基本概念，阐述数据挖掘在大数据时代的重要性和应用价值。
接着，本文将重点回顾数据挖掘的发展历程，介绍数据挖掘的主要方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等，并结合具体案例进行说明。
同时，本文还将对数据挖掘在各个领域的应用进行梳理和总结，如商业智能、医疗健康、金融风控等。
在此基础上，本文将深入探讨大数据时代数据挖掘面临的挑战，如数据规模巨大、数据类型多样、数据质量参差不齐等问题，并分析这些问题对数据挖掘算法和性能的影响。
为解决这些问题，本文还将介绍一些新兴的数据挖掘技术和方法，如深度学习、强化学习、迁移学习等，并探讨它们在大数据时代的应用前景。
本文将展望数据挖掘未来的发展趋势，预测未来可能的研究热点和方向，为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
通过本文的综述，希望能够为大数据时代的数据挖掘研究提供全面而深入的理解，推动数据挖掘技术的进一步发展和应用。
二、数据挖掘相关概念及理论基础在大数据时代，数据挖掘成为了一个不可或缺的工具，它帮助我们从海量的、复杂的、多样化的数据中提取出有价值的信息和模式。
数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，其理论基础涵盖了统计学、机器学习、模式识别、数据库管理等多个领域。
数据挖掘的基本概念是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现其中的关联规则、分类模式、聚类结构、异常检测以及预测趋势等。
这一过程中，数据预处理是极其关键的一步，它包括对数据的清洗、转换、降维等操作，以确保数据的质量和有效性。
大数据环境下的数据挖掘与分析技术研究
大数据环境下的数据挖掘与分析技术研究在大数据时代，数据的积累和分析成为了企业和机构的重要任务。
数据挖掘与分析技术就是在大数据环境下进行数据处理和提取有用信息的关键技术。
本文将深入探讨大数据环境下的数据挖掘与分析技术，并分析其研究进展和应用场景。
一、大数据环境下的数据挖掘技术研究1. 数据预处理技术大数据环境下的数据往往是庞大而复杂的，包含噪声和缺失值。
数据预处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗用于处理噪声和异常值，数据集成用于将多个数据源的数据进行整合，数据变换用于将数据转换为可分析的形式，数据规约用于减少数据集的大小。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据环境下进行数据分析的核心。
常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。
关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，分类与预测用于根据已有数据来预测未知数据的属性，聚类分析用于将数据集中的对象分成不同的群组，异常检测用于发现与其他对象不同的数据。
3. 数据可视化技术数据可视化技术用于将大数据转化为图表、图形和动画等，便于人们理解和分析数据。
在大数据环境下，数据量庞大，通过可视化技术可以直观地展示数据的模式和趋势，帮助用户发现隐藏在数据中的模式和规律。
二、大数据环境下的数据分析技术研究1. 基于模型的数据分析基于模型的数据分析通过建立数学模型来描述数据之间的关系，然后利用模型进行数据分析和预测。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
通过模型分析，可以揭示数据之间的潜在关系和规律。
2. 数据挖掘与业务智能的结合大数据环境下的数据分析不仅要关注数据本身的分析，还要与业务智能进行结合，从而为决策提供更加准确和可靠的依据。
数据挖掘和业务智能的结合可以帮助企业和机构实现更好的业绩和竞争优势。
3. 文本分析与情感分析大数据环境下的数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、语音和图像等。
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。
二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。
空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。
空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。
目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。
在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。
对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。
2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。
在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。
3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。
在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。
四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。
未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
空间数据挖掘算法及预测模型
空间数据挖掘算法及预测模型一、引言空间数据挖掘算法及预测模型是地理信息系统（GIS）领域的重要研究方向。
随着遥感技术的发展和传感器网络的普及，获取了大量的空间数据，如地理位置信息、气象数据、人口统计数据等。
这些数据在城市规划、环境监测、交通管理等方面起着重要的作用。
本文将介绍空间数据挖掘算法及预测模型的基本概念、常见方法和应用案例。
二、空间数据挖掘算法1. 空间数据挖掘概述空间数据挖掘是从空间数据库中发现特定模式和关系的过程。
它可以帮助我们理解地理空间中的变化和关联性。
空间数据挖掘算法可以分为聚类、分类、关联规则挖掘等多个方面。
2. 空间数据聚类算法空间数据聚类是将相似的空间对象归类到同一组或簇中的过程。
常见的聚类算法有基于密度的聚类算法（如DBSCAN）、基于网格的聚类算法（如STING）、基于层次的聚类算法等。
这些算法可以帮助快速识别出地理空间中的热点区域、异常值等。
3. 空间数据分类算法空间数据分类是根据不同的属性和特征将地理空间对象进行分类的过程。
常用的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络等。
通过使用这些算法，可以对地理空间对象进行自动分类和识别，如土地利用类型、植被覆盖类型等。
4. 空间数据关联规则挖掘算法空间数据关联规则挖掘是在地理空间中发现不同空间对象之间的相关性和关联关系。
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
这些算法可以帮助我们发现地理空间中的相关性模式，如犯罪与社会经济因素之间的关系。
三、空间数据预测模型1. 空间数据模型概述空间数据模型是对地理空间对象进行描述和建模的一种方法。
常见的空间数据模型有基于图的数据模型、基于栅格的数据模型、基于矢量的数据模型等。
这些模型可以帮助我们对地理空间中的实体和属性进行建模和分析。
2. 空间数据预测模型空间数据预测模型是基于历史数据和现有数据对未来空间情况进行预测的一种方法。
常见的空间数据预测模型有回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
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。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
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。
大数据时代的数据挖掘及应用
大数据时代的数据挖掘及应用在大数据时代，数据挖掘及应用成为了一项重要的技术和工作领域。
数据挖掘是指通过从大规模、复杂的数据集中提取出有用的模式、关联、趋势和知识等信息的过程。
它可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的价值，从而做出更明智的决策和提供更好的服务。
数据挖掘的应用范围非常广泛，涉及到各个领域。
以下是一些常见的数据挖掘应用场景：1. 市场营销：通过对客户数据进行挖掘，可以帮助企业了解客户的需求和偏好，从而制定更精准的营销策略。
例如，通过分析客户购买历史和行为模式，可以预测客户的购买倾向，从而进行个性化推荐和定向广告投放。
2. 金融风险管理：银行和金融机构可以利用数据挖掘技术对客户的信用评级和风险进行分析和预测。
通过挖掘大量的历史数据，可以建立风险模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，降低损失。
3. 健康医疗：医疗行业可以利用数据挖掘技术对患者的病历、病理数据进行分析，发现疾病的规律和趋势，提高诊断的准确性和效率。
此外，还可以通过挖掘大量的医疗数据，发现新的治疗方法和药物。
4. 社交网络分析：社交网络中包含了大量的用户行为数据，通过对这些数据进行挖掘，可以了解用户的兴趣、关系和行为模式。
这对于社交媒体平台来说非常重要，可以帮助他们改善用户体验、提高用户黏性。
5. 物流和供应链管理：通过对物流和供应链数据进行挖掘，可以优化物流路径、减少运输成本、提高物流效率。
例如，通过分析历史订单数据和交通状况，可以预测最佳的配送路线和时间，提高送货准时率。
数据挖掘的过程包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
数据收集是指从各种数据源中获取数据，包括结构化数据和非结构化数据。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除噪声、处理缺失值和异常值等。
特征选择是指从大量的特征中选择出对模型建立有用的特征。
模型构建是指选择适当的数据挖掘算法，对数据进行建模和训练。
模型评估是指对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
大数据时代的数据挖掘技术分析
大数据时代的数据挖掘技术分析作者：李静燕来源：《数字技术与应用》2017年第09期摘要：计算机技术的飞速发展，带动社会各项事业共同进步，其中大数据时代的来临为更多的行业带来新的发展契机。
不仅科研单位对数据的获取与挖掘提高了重视，企业发展对数据的内容和可靠性也产生较强的依赖性。
在这种背景下，数据挖掘技术已经成为一种主流技术，在大数据的发展中发挥着重要的作用。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；分析中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）09-0230-01数据挖掘技术是基于计算机技术和大数据的新型技术，通常也可以称之为数字处理技术。
具体指的是对各大企业内部的数据进行整理、调整、挖掘实施以及评估等一系列操作，目的是实现全局数据的优化。
大数据技术跟以往抽样方式有很大的不同，大数据技术通过对全局数据进行全面分析，保证分析的可靠性。
大数据技术的优点主要体现在以下几个方面：高数量、高速度、多元化以及高价值。
1 大数据与数据挖掘技术概述1.1 大数据技术的发展情况在一定的时间范围内，有些数据不能通过常规的软件进行捕捉、管理和处理，我们将这些数据的集合称为大数据。
海量的数据信息和高强度的数据处理能力是大数据技术的两个重要内容，这也是不同于传统数据处理系统的两个重要方面。
大数据技术的主要用途在于完成对大型复杂数据模块的高效分析，具体工作包括对数据的收集、分析、共享以及传输等。
超前性也是大数据分析的重要特点。
不同于传统的数据处理方式，大数据分析技术具有一定的预测性，完成分析之后，能够及时对数据进行提取，保证数据分析的实际价值。
在分析过程中还会发现数据之间新的联系以及新的信息，这对于多个领域的发展具有重要的作用。
1.2 数据挖掘技术数据挖掘技术是基于计算机技术和大数据发展的新型学科，数据挖掘技术起源于上世纪80年代，当时的数据挖掘在本质上跟现在有较大的区别。
科研工作者对大数据的研究最初只是为了推动人工智能技术的发展。
空间数据挖掘技术的基本原理与应用
空间数据挖掘技术的基本原理与应用在当今数据爆炸的时代，传统的数据处理方法已经无法满足日益增长的数据需求。
这时，空间数据挖掘技术应运而生。
空间数据挖掘技术是指通过对包含地理空间信息的数据进行挖掘和分析，从中发现隐藏在数据中的规律和关联，以支持决策和预测。
本文将介绍空间数据挖掘技术的基本原理和应用。
一、空间数据挖掘技术的基本原理1. 空间数据的特点空间数据包含了地理位置信息，与传统数据相比，其具有较高的维度和复杂性。
空间数据挖掘技术要求对地理位置信息进行有效的处理和分析，使其成为可应用于挖掘的数据形式。
2. 空间数据挖掘的主要任务空间数据挖掘的主要任务包括空间关联规则挖掘、空间聚类分析、空间预测和时空挖掘等。
其中，空间关联规则挖掘主要通过发现地理空间对象之间的关联关系，来揭示隐藏在数据中的规律。
而空间聚类分析则是将空间数据划分为不同的聚类群体，用于提取空间模式。
空间预测则是根据已有的空间数据，预测未来的空间变化趋势。
时空挖掘则是对时空数据进行综合分析，发现其中存在的模式和关联。
3. 空间数据挖掘的基本原理空间数据挖掘的基本原理包括数据预处理、特征提取、模式发现和结果解释等步骤。
在数据预处理中，首先需要对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以保证数据的质量。
然后，在特征提取阶段，需要从原始数据中提取出有效的特征，以支持后续的模式发现工作。
在模式发现中，可以运用分类、聚类、关联规则等方法，来发现隐藏在数据中的规律和关联。
最后，在结果解释阶段，需要对挖掘结果进行解释和评价，以便对决策和预测提供支持。
二、空间数据挖掘技术的应用1. 地理信息系统（GIS）中的空间数据挖掘GIS是一种整合了空间数据和非空间数据的信息系统，空间数据挖掘技术在其中有着广泛的应用。
比如，空间关联规则挖掘可以应用于定位设备的轨迹数据，发现不同地点之间的关联性；空间聚类分析可以将城市划分为不同的行政区域，为城市规划提供决策支持；空间预测可以对气象数据进行分析，预测未来的气候变化趋势等等。
面向大数据的时空数据挖掘综述
3.2生态环境
利用时空数据挖掘技术，可以对生态环境的变迁进行监测和分析，为环境保护 和治理提供科学依据。例如，通过分析历史气候数据，可以预测未来气候变化 趋势，为应对全球气候变化提供支持。
3.3社会安全
时空数据挖掘可以帮助政府部门和社会组织分析社会安全问题，如犯罪热点分 析、公共安全事件预测等，从而采取有效的应对措施。
参考内容
基本内容
随着科技的快速发展，大数据技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。大 数据技术主要涉及数据的收集、存储、处理和分析等过程，其中的数据处理和 分析是大数据技术的核心。本次演示将主要讨论面向大数据的数据处理与分析 算法的相关问题。
一、数据处理
大数据处理是一个对大量数据进行处理的过程，主要涉及数据的收集、清洗、 整合和存储等方面。
2.1数据采集
时空数据采集是时空数据挖掘的首要环节，包括空间数据采集和时间数据采集。 空间数据采集可以通过GIS技术、遥感技术、GPS技术等实现，而时间数据采 集则需要收集不同时间点的数据，如历史数据和实时数据。
2.2数据预处理
时空数据预处理主要包括数据清洗、格式转换、投影转换等，旨在提高数据质 量，为后续的数据挖掘打下基础。
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1、研究意义
时空数据挖掘是一种从大量时空数据中提取有用信息的过程，旨在发现数据的 空间和时间关联模式、趋势和异常现象。通过对时空数据的挖掘，可以为城市 规划、交通管理、生态环境、社会安全等领域提供决策支持，从而更好地应对 各种挑战和问题。因此，时空数据挖掘具有重要的理论和应用价值。
2、技术与方法
5、结论
面向大数据的时空数据挖掘在多个领域具有广泛的应用前景，但也面临着一些 挑战和问题。本次演示对时空数据挖掘的技术、应用领域、挑战和解决方案进 行了综述。针对现有的研究不足和未来可能的研究方向，我们提出以下建议： 进一步深入研究时空数据挖掘算法和模型的性能优化问题；加强时空数据挖掘 在实际应用领域的探索和实践；时空数据隐私保护和安全问题；推动时空数据 挖掘技术的普及和应用。
大规模数据挖掘中的时空数据处理技术研究
大规模数据挖掘中的时空数据处理技术研究随着科技的不断进步，数码设备和互联网的普及，大量的时空数据被广泛地应用于各种领域。
如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，已经成为了人工智能领域中的一个重要研究方向。
时空数据处理技术的研究，是大规模数据挖掘的一个重要组成部分。
时空数据的特殊性，给数据挖掘带来了一定的挑战性。
这些数据存在着时间和空间的相关性，需要采用一些特殊的数据挖掘方法来进行处理。
一般来说，时空数据处理技术主要包括数据预处理、时空关联规则挖掘、时空数据分类和时空数据聚类等方面。
下面我们将逐一进行论述。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要步骤。
针对时空数据而言，需要对数据进行清洗、去噪、采样和插值等操作。
其中，清洗的过程需要去除无效数据和异常值，以保证数据的准确性和可靠性。
去噪可以通过一些滤波算法来实现。
采样和插值则是为了填补数据中的缺失值，从而保证数据的完整性。
二、时空关联规则挖掘时空关联规则挖掘，是基于时间和空间维度的数据挖掘方法之一。
它可以用来研究时空数据之间的因果关系和相关性。
通过时空关联规则挖掘，我们可以了解到时间和空间数据之间的联系，并分析出它们之间的因果关系，从而预测未来可能出现的趋势和事件。
三、时空数据分类时空数据分类是指将具有相似属性的数据归类到同一类别中。
在时空数据中，分类是非常重要的。
根据分类结果，我们可以更好地理解时间和空间数据之间的联系，分析出它们的规律和特征。
对于时空数据的分类，可以采用一些传统的方法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等算法。
四、时空数据聚类时空数据聚类，是将时间和空间上相近的数据将其划分到同一组中。
与分类不同的是，聚类是不需要事先确定类别的。
在聚类的过程中，会自动地发现时空数据之间的相似性，将它们进行聚合。
对于时空数据的聚类，可以采用一些经典的算法，如K-Means和DBSCAN等。
总体来说，时空数据处理技术是非常重要的，它为大规模数据挖掘提供了有力的支持。
基于深度学习的时空数据挖掘研究
基于深度学习的时空数据挖掘研究时空数据挖掘是一个热门的研究领域，它涵盖了大量的数据类型和应用领域，如气象预测、交通管理、城市规划、农业种植等等。
在这个领域中，深度学习技术已经成为了主流，在数据挖掘中有着重要的作用。
一、概述在过去的几十年中，计算机技术和互联网技术的快速发展，导致了大量数据的产生，这些数据形式多样、来源广泛、承载着丰富的信息。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术作为一种重要的手段，得到了广泛的应用。
其中，时空数据挖掘是一个既具有挑战性又具有巨大应用前景的领域，主要涉及了时间和空间两个维度的数据分析和挖掘。
时空数据挖掘的主要任务是从大量的时空数据中抽取出有用的信息，通过对数据进行建模、分析和预测，实现对时间和空间的深度理解和掌握。
其中，深度学习技术引入了神经网络、图像处理等技术，在信息挖掘中起到了至关重要的作用。
二、深度学习在时空数据挖掘中的应用1.时空数据的预测在时空数据挖掘中，对于一些需要进行预测的数据，如气象数据、交通流量数据等等，需要依靠深度学习技术实现精准的预测。
例如，在气象预测中，通过构建复杂的神经网络结构，对历史气象数据进行学习和训练，可以实现对未来气象情况的准确预测。
2.空间数据的分类与分析在城市规划、土地利用等领域，需要对空间数据进行分类和分析。
通过深度学习技术的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，可以对遥感图像、建筑物、道路等进行分类和识别，实现对城市尺度内的空间数据深度理解和分析。
3.数据的压缩与降维在时空数据挖掘中，有很多数据是高维数据，这样的数据难以进行可视化和分析。
通过深度学习技术中的降维算法，如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，可以将高维数据进行降维，从而实现数据的压缩和可视化。
三、深度学习在时空数据挖掘中的挑战尽管深度学习在时空数据挖掘中取得了巨大的进展，但其仍然面临多个挑战和限制。
其中，深度学习模型的可解释性、数据量的不足、算法复杂度高等，是当前需重点解决的问题。
大数据时代的数据挖掘技术分析
大数据时代的数据挖掘技术分析引言概述：在大数据时代，数据量的爆炸性增长给企业和组织带来了巨大的机遇和挑战。
为了从海量的数据中获取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。
本文将对大数据时代的数据挖掘技术进行分析，探讨其在不同领域的应用和发展趋势。
一、数据预处理1.1 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，它主要涉及去除噪声、处理缺失值和异常值等。
在大数据时代，数据的质量往往参差不齐，数据清洗的重要性更加凸显。
常用的数据清洗方法包括去重、填充缺失值、平滑噪声和处理异常值等。
1.2 数据集成数据集成是将来自不同来源的数据整合为一个一致的数据集的过程。
在大数据时代，数据来源多样，数据集成变得尤为重要。
数据集成的方法包括数据冗余消除、数据映射和数据转换等。
通过数据集成，可以将不同来源的数据有效地融合在一起，提供更全面、准确的数据基础。
1.3 数据变换数据变换是将原始数据转化为适合进行数据挖掘的形式的过程。
数据变换的方法包括规范化、离散化和聚集等。
规范化可以将不同尺度的数据统一到一定的范围内，便于进行比较和分析；离散化可以将连续型数据转化为离散型数据，方便进行分类和关联分析；聚集可以将细粒度的数据聚合为粗粒度的数据，减少数据量和计算复杂度。
二、数据挖掘技术2.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术之一，它通过构建分类模型或预测模型来对未知数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以通过对已有数据的学习和训练，对未知数据进行准确的分类和预测。
2.2 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的技术。
通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，可以发现隐藏在数据中的潜在规律和关联。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
这些算法可以帮助企业和组织发现商品搭配、用户行为等方面的关联规律，为决策提供支持。
2.3 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的类别或簇的技术。
空间数据挖掘在公共政策分析中的应用
空间数据挖掘在公共政策分析中的应用在当今数字化时代，数据已成为一种宝贵的资源。
公共政策的制定和优化需要充分依靠各种数据和信息，以提高决策的科学性和有效性。
空间数据挖掘作为一种从大量空间数据中发现潜在有用信息和知识的技术手段，在公共政策分析中发挥着日益重要的作用。
一、空间数据挖掘的概念与技术空间数据挖掘，简单来说，就是从空间数据库中提取隐含的、人们事先不知道但又潜在有用的空间模式和特征的过程。
它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能、地理信息系统等多个领域的知识和方法。
常见的空间数据挖掘技术包括空间分类与预测、空间关联规则挖掘、空间聚类分析、空间异常检测等。
空间分类与预测旨在根据已知的空间数据特征和类别，对新的空间对象进行分类或预测其属性值。
空间关联规则挖掘用于发现不同空间对象之间的关联关系，例如在特定区域内，某种设施的存在与某种社会现象之间的关联。
空间聚类分析则是将空间数据对象按照相似性划分为不同的簇，从而揭示空间分布的模式。
空间异常检测则专注于找出与周围环境显著不同的空间对象或区域。
二、公共政策分析的需求与挑战公共政策的制定和实施涉及到社会、经济、环境等多个方面，需要综合考虑各种因素和利益关系。
在这个过程中，面临着诸多需求和挑战。
首先，政策制定者需要全面了解社会经济的现状和发展趋势，以便制定具有前瞻性和适应性的政策。
然而，传统的数据收集和分析方法往往难以获取和处理大规模、多维度的空间数据，导致信息不完整和不准确。
其次，公共政策的影响往往具有空间差异性。
不同地区的资源禀赋、人口结构、发展水平等因素各不相同，政策的实施效果也会有所差异。
因此，需要深入分析政策在不同空间范围内的影响，以便进行精准施策。
再者，公共政策的制定需要考虑多方面的利益平衡。
如何在满足经济发展的同时保护环境，如何在促进城市发展的同时保障农村地区的利益，这些都需要基于准确的空间数据分析来做出决策。
三、空间数据挖掘在公共政策分析中的具体应用（一）城市规划与土地利用政策通过空间聚类分析，可以将城市划分为不同的功能区，如商业区、住宅区、工业区等，并了解其空间分布特征。
基于大数据的空间数据挖掘探究
基于大数据的空间数据挖掘探究
马黎
【期刊名称】《襄阳职业技术学院学报》
【年(卷),期】2017(016)006
【摘要】大数据背景下,如何实现高效的空间数据挖掘,成为当前学术界广泛关注的问题之.由于空间大数据自身特性,垃圾多、污染严重,难以得到有效的利用,在一定程度上危害着用户的信息安全.基于此,为了保障用户数据信息安全,展现空间数据的价值,应该进一步加深对大数据的价值挖掘和剖析.文章就此展开分析,着重从空间大数据挖掘知识的技术进行分析,客观阐述其价值所在.
【总页数】3页(P75-77)
【作者】马黎
【作者单位】商丘职业技术学院学报编辑部, 河南商丘476000
【正文语种】中文
【中图分类】T9311
【相关文献】
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测绘与空间地理信息
GEOMATICS ＆ SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY
Vol． 37，No． 7 Jul． ，2014
大数据时代的空间数据挖掘综述
马宏斌1 ，王 柯1 ，马团学2
（ 1． 信息工程大学 地理空间信息学院，河南 郑州 450000； 2． 空降兵研究所，湖北 孝感 432000）
中图分类号： P208
文献标识码： B
文章编号： 1672 － 5867（ 2014） 07 － 0019 － 04
Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview
MA Hong － bin1 ，WANG Ke1 ，MA Tuan － xue2 （ 1． Geospatial Information Institute，Information Engineering University，Zhengzhou 450000，China；
4） 空间数据挖掘质量评价。空间数据挖掘的知识很 多，但挖掘的程度如何、挖掘的效益如何等这些问题目前 还没有进行研究。空间数据挖掘结果可能会发现数以千 计的模式，其中 有 些 模 式 是 错 误 的，对 于 给 定 的 用 户，许 多模式未必是 感 兴 趣 的，因 此，如 何 提 供 给 用 户 有 用 的、 确定的和可表示性的知识是一个需要研究的课题。
以上各种获 取 手 段 和 途 径 的 汇 集，就 使 每 天 获 取 的
数据增长量达到 GB 级、TB 级乃至 PB 级。如中国遥感卫 星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达 260 TB， 并以 每 年 15 TB 的 数 据 量 增 长。比 如 2011 年 退 役 的 Landsat5 卫星在其 29 年的在轨工作期间，平均每年获取 8． 6 万景影像，每天获取 67 GB 的观测数据。而 2012 年 发射的资源三号（ ZY3） 卫星，每天的观测数据获取量可以 达到 10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、飞机等飞行平台上，未来 10 年，全球天空、地空间部署 的百万计传感器每天获取的观测数据将超过 10 PB。这 预示着一个 时 代 的 到 来，那 就 是 大 数 据 时 代。 大 数 据 具 有“4V”特性，即数据体量大（ Volume） 、数据来源和类型 繁多（ Variety） 、数据的真实性难以保证（ Veracity） 、数据增 加和变化的速度快 （ Velocity） 。对 地 观 测 的 系 统 如 图 1 所示。
摘 要： 随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题，
介绍了国内外研பைடு நூலகம்中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并
指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。
关键词： 大数据； 空间数据挖掘； 云计算
2） 空间数据挖掘系统适用范围有限。国际上最著名 且有代 表 性 的 通 用 SDM 系 统 有： GeoMiner，Descartes 和 ArcViewGIS 的 S_PLUS 接口。以上 SDM 系统的共同优点 是可以把传统 DM 与地图可视化结合起来，提供聚类、分 类等多种挖掘 模 式，但 它 们 在 空 间 数 据 的 操 作 上 实 现 方 式不尽相同。Descartes 是专门的空间数据可视化工具， 它和 DM 工具 Kepler 两者联合在一起才能完成 SDM 任 务。GeoMiner 是在 MapInfo 平台上进行二次开发而成，系 统庞大，造成较大的资源浪费。S_PLUS 的局限在于，它 是一种解释性语言（ Script） ，功能的实现比用 C 和 C + + 直接实现要慢得多，所以只能在非常小的数据库中使用。
第7 期
马宏斌等： 大数据时代的空间数据挖掘综述
21
系统不够成熟，属于实验阶段，并未投入实际应用和后续 开发。
4） 空间挖掘方法和用户交互问题。由于不同的用户 可能对不同类 型 的 知 识 感 兴 趣，空 间 数 据 系 统 应 该 覆 盖 范围很广的数 据 分 析 和 知 识 发 现 任 务，在 相 同 的 空 间 数 据上发现不同的知识，有必要提供交互式手段，开发不同 的空间数据 挖 掘 技 术。 而 目 前，空 间 数 据 挖 掘 知 识 发 现 系统普遍交互 性 不 强，在 知 识 发 现 过 程 中 很 难 充 分 有 效 地利用领域专 家 知 识，用 户 不 能 很 好 地 掌 控 空 间 数 据 挖 掘过程。
图 2 空间数据挖掘的基本过程 Fig． 2 The basic process of spatial data mining
1． 1 空间挖掘理论和算法研究
经过近年来 的 研 究，空 间 数 据 挖 掘 继 承 和 发 展 相 关 的基础学科（ 如机器学习、统计学等） 已有成果，并探索出 独具特色的理论体系，但也存在一些问题，主要表现为以 下几点：
收稿日期： 2014 － 01 － 22 作者简介： 马宏斌（ 1982 － ） ，男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。
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测绘与空间地理信息
2014 年
图 1 对地观测系统 Fig． 1 Earth observation system
数据“坟墓”变成“知识金块”。这一需求使得数据挖掘在 大数据时代 再 度 受 到 人 们 的 重 视。 同 时，大 数 据 时 代 的 研究方法和数据处理技术也给空间数据挖掘研究的发展 带来了新的机遇。
1 传统空间数据挖掘存在的问题
1989 年 8 月于美国底特律市召开的第一届国际联合 人工智能学术 会 议 上，首 次 出 现 了 从 数 据 库 中 发 现 知 识 （ Knowledge Discovery in Database，简称 KDD） 。空间数据 挖掘研究比一般的关系数据库或事务数据库的数据挖掘 研究晚。1994 年在渥太华举行的 GIS 国际会议上，李德 仁院士第一次提出了从 GIS 数据库中发现知识 （ Knowledge Discovery from GIS，简称 KDG） 的概念，并系统分析了 空间知识发现的特点和方法，认为它能够把 GIS 有限的数 据变成无限的知识，精炼和更新 GIS 数据，促使 GIS 成为 智能化的信 息 系 统。 从 此，空 间 数 据 挖 掘 就 成 为 数 据 库 和信息决策领 域 的 一 个 重 要 研 究 方 向，虽 然 取 得 了 一 定 的进展，但还 有 很 多 问 题 需 要 研 究。 空 间 数 据 挖 掘 的 基 本过程如图 2 所示。
2． Airborne Institute，Xiaogan 432000，China）
Abstract： In the era of Big Data，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again． The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first． And，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced． Also，their drawbacks are mentioned． Finally，future trend of spatial data mining is discussed． Key words： big data； spatial data mining； cloud computing
1） 多数空间数据挖掘算法是由一般的数据挖掘算法 移植而来，并没有考虑空间数据存储、处理及空间数据本 身的特点。空 间 数 据 不 同 于 关 系 数 据 库 中 的 数 据，它 有 其特有的空间 数 据 访 问 方 法，因 而 传 统 的 数 据 挖 掘 技 术 往往不能很好地分析复杂的空间现象和空间对象。
0引言
随着地理空 间 信 息 技 术 的 飞 速 发 展，获 取 数 据 的 手 段和途径都得 到 极 大 丰 富，传 感 器 的 精 度 得 到 提 高 和 时 空覆盖范围 得 以 扩 大，数 据 量 也 随 之 激 增。 用 于 采 集 空 间数据的可能 是 雷 达、红 外、光 电、卫 星、多 光 谱 仪、数 码 相机、成像光谱 仪、全 站 仪、天 文 望 远 镜、电 视 摄 像、电 子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能 是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来 自计算机、网络、GPS，ＲS 和 GIS 等技术应用和分析空间 数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器 （ 重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、 温度传感器、红外线传感器等） ，具备定位功能电子设备 的普及，如 智 能 手 机、平 板 电 脑、可 穿 戴 设 备 （ GOOGLE GLASS 和智能手表等） ，使人们在日常生活中产生了大量 具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息 （ Volunteer Geographic Information） 的出现，使这些普通民众也加入到 了提供数据者的行列。
3） 没有公认的标准化空间数据挖掘查询语言。虽然 GeoMiner 在 Oracle Spatial SQL 语 言 的 基 础 上 设 计 了 GMQL（ Geo － Mining Query Language） ，方便了空间数据挖 掘，但毕竟 GeoMiner 只是加拿大 Simon 大学开发的，原型
2） 空间数据含有随机不确定性和模糊性，但目前的 空间数据挖掘方法对空间数据的不确定性处理还存在一