检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京210016
出 处:《计算机科学》2007年第5期14-19,共6页Computer Science
基 金:航空科学基金项目(02F52033)资助;江苏省高技术研究计划项目(BG2004005)资助
摘 要:信息化的发展使得更多的空间数据被使用,因此获取空间知识也就越来越重要和有意义,并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文系统概括了空间分类和预测、空间聚类、空间孤立点和空间关联规则4类空间数据挖掘方法及其进展,最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。More and more spatial data are used with the development of the information, therefore, obtaining the spatial knowledge becomes more and more important and meaningful, this makes spatial data mining become a promising research filed. In this paper, the proceedings of four methods used in spatial data mining, namely spatial classification and prediction, spatial clustering, spatial outlier, spatial association rules are systematically summarized. Finally, the future directions of spatial data mining are discussed.
关 键 词:空间数据挖掘 空间分类和预测 空间聚类 空间孤立点 空间关联规则
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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