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空间数据挖掘视角

空间数据挖掘视角

  • 字数: 198.00千字
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 测绘出版社
  • 作者: 王树良??著
  • 出版日期: 2008-10-01
  • 商品条码: 9787503018800
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 147
  • 出版年份: 2008
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精选
内容简介
空间数据挖掘是一个从海量数据中概括知识的不确定过程,不同用户在不同条件下有着不同的挖掘要求。本书提出空间数据挖掘视角,描述不同的数据挖掘需求,实现从相同数据向多种知识的变粒度挖掘。空间数据挖掘不确定性的内因和外因,决定了在空间数据挖掘视角中管控不确定性的技术。云模型集成模糊性和随机性,数据场刻画数据的自然拓扑关系,能够实现定性定量的相互转换。滑坡监测数据挖掘视角和网络化数据挖掘视角表明,空间数据挖掘视角发现的多粒度知识可以满足不同用户的需求。本书可为空间数据挖掘、地球空间信息科学、计算机科学和复杂网络等研究提供参考,亦可作为相应专业的高年级本科生或研究生的教学用书。
作者简介
王树良,男,1975年生,武汉大学和香港理工大学博士,清华大学博士后,武汉大学教授,全国很好博士学位论文、教育部新世纪很好人才、霍英东青年教师二等奖、IBM教师奖、Citibank教师奖、湖北省“五四”金质奖章等荣誉获得者。担任International Journal of System Science、International Journal of Data Mining and Data Warehousing等Guest Editor,Data Mining and Knowledge Discovery、ISPRS Journal of Photogrammetric and Remote Sensing等Paper Reviewer,Advanced Data Mining and Applications学术委员会合作。已发表为SCI等收录论文多篇,Springer等为其出版专著3部。主要研究空间数据挖掘。
目录
第1章 空间数据挖掘的同异性
  1.1 空间数据过量而难用
  1.2 空间数据挖掘的产生
  1.3 空间数据挖掘的概念
  1.4 空间数据挖掘的同异性分析
  1.5 本章小节
第2章 空间数据挖掘视角原理
  2.1 空间数据挖掘视角的概念
  2.2 空间数据挖掘视角的不确定性分析
  2.3 空间数据挖掘视角的影响要素
  2.4 空间数据挖掘视角的机理空间
  2.5 空间数据挖掘视角的基本算法
  2.6 本章小结
第3章 空间数据挖掘视角的技术
  3.1 空间数据挖掘视角技术的集合论分析
  3.2 云模型
  3.3 数据场
  3.4 云模型和数据场的协同
  3.5 本章小结
第4章 滑坡监测数据挖掘视角
  4.1 滑坡监测视角分析
  4.2 同点异时同向的视角挖掘
  4.3 异点同时同向的视角挖掘
  4.4 异点异时同向的视角挖掘
  4.5 基于数据场的例外挖掘
  4.6 宝塔滑坡形变监测的知识及讨论
  4.7 本章小结
第5章 网络化数据挖掘视角
  5.1 从网络到复杂网络
  5.2 网络化数据挖掘
  5.3 网络化数据挖掘的社团发现算法
  5.4 网络化数据挖掘的社团发现视角
  5.5 本章小节
第6章 思考与结语
  6.1 空间数据挖掘视角的思考
  6.2 空间数据挖掘视角的决策思考
  6.3 结语
参考文献
摘要
    第6章思考与结语
    不确定性是空间数据挖掘的固有特性,是影响空间数据挖掘结果优劣的重要因素之一。在不确定的挖掘环境中,不同用户在不同条件下对空间数据挖掘具有不同的要求,来自同一数据集的知识粒度也有多种需求。这些,奠定了空间数据挖掘视角的产生背景。
    6.1空间数据挖掘视角的思考
    空间数据挖掘视角是相同的人从不同的知识背景,或不同的人从相同的知识背景下,根据给定的目的要求,基于不同的认识层次或观察点,从已经获得的空间数据中,发现用于研究、解决和解释自然、人类和社会的问题、现象的模式的角度。由于空间数据的数据内容、数据结构、空间关系等都较为复杂,而且数量巨大,因此为了在空间数据中挖掘不同粒度、不同种类的知识,并予以优化选择,满足不同层次的空间决策需要,一般地建议同时使用多个空间数据挖掘视角。滑坡灾害具有极大的危害性,把空间数据挖掘视角应用于滑坡监测数据的挖掘,发现多种层次的不同知识,实现从相同数据向多种知识的变粒度挖掘,可满足不同用户的需求。而且,不同层次知识之间的相互转化,以及规则和例外的共同挖掘,则揭示了空间数据挖掘的深层机理。多个节点相连组成网络,计算机网络是网络的基础技术。网络复杂性是问题复杂性的表现,很多复杂系统的问题都可以归结为复杂网络问题。实践证明,现实世界的很多网络都具有小世界、无标度和社区抱团的复杂网络特性。网络化数据挖掘视角在网络空间中,基于网络情境的拓扑结构,研究数据挖掘视角,具有现实意义。
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