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空间关联规则挖掘研究进展
Research on Progress of Spatial Association Rule Mining

查看参考文献49篇

张雪伍 1   苏奋振 1   石忆邵 2   张丹丹 1  
文摘 随着空间数据获取技术的进步,空间数据量日益增大,已超出人们的分析能力。传统的空间数据分析方法只能进行简单的数据分析,无法满足人们获取知识的需要。空间关联规则是空间数据挖掘一个基本的任务,是从具有海量、多维、多尺度、不确定性边界等特性的空间数据中进行知识发现的重要方法。本文从基本概念、分类、挖掘过程、挖掘方法、目前研究成果等方面对其进行综述,重点阐述了空间关联规则挖掘效率的改进策略、基于不确定空间信息的挖掘方法、挖掘过程及结果的可视化、弱空间关联规则的挖掘方法等。通过对现有空间关联规则研究成果和存在问题的深入剖析,指出了其未来主要的发展方向。
其他语种文摘 随着空间数据获取技术的进步,空间数据量日益增大,已超出人们的分析能力。传统的空间数据分析方法只能进行简单的数据分析,无法满足人们获取知识的需要。空间关联规则是空间数据挖掘一个基本的任务,是从具有海量、多维、多尺度、不确定性边界等特性的空间数据中进行知识发现的重要方法。本文从基本概念、分类、挖掘过程、挖掘方法、目前研究成果等方面对其进行综述,重点阐述了空间关联规则挖掘效率的改进策略、基于不确定空间信息的挖掘方法、挖掘过程及结果的可视化、弱空间关联规则的挖掘方法等。通过对现有空间关联规则研究成果和存在问题的深入剖析,指出了其未来主要的发展方向。
来源 地理科学进展 ,2007,26(6):119-128 【核心库】
关键词 空间数据 ; 数据挖掘 ; 空间关联规则 ; 地理信息系统(GIS)
地址

1. 中国科学院地理科学与资源研究所, 资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京, 100101  

2. 同济大学测量与国土信息工程系, 上海, 200092

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1007-6301
学科 自然地理学
基金 国家973计划 ;  国家自然科学基金
文献收藏号 CSCD:3140734

参考文献 共 49 共3页

1.  M Ester. Advances in Spatial Databases,1997,1262:47-66 CSCD被引 1 次    
2.  Salvatore Rinzivillo. Knowledge discovery from spatial transactions. Journal of Intelligent Information Systems,2007,28(1):1-2 CSCD被引 3 次    
3.  Lu W. Discovery of general knowledge in large spatial databases. Proc Far East Workshop on Geographie Information Systems,1993:275-289 CSCD被引 1 次    
4.  Eliseo Clementini. Mining multiple-level spatial association rules for objects with a broad boundary. Data&Knowledge Engineering,2000,34(3):251-270 CSCD被引 15 次    
5.  吕曹芳. 基于GIS空间关联规则的挖掘综述. 资源开发与市场,2007,23(4):323-325 CSCD被引 1 次    
6.  K Koperski. Discovery of spatial association rules in geographic information databases. Lecture Notes In Computer Science.951,1995:47-66 CSCD被引 12 次    
7.  王海起. 空间数据挖掘技术研究进展. 地理与地理信息科学,2005,21(4):6-10 CSCD被引 11 次    
8.  Wang S L. A try to handing uncertainties in spatial data mining. Lecture Notes in Artificial Intelligence,2004,3215:513-520 CSCD被引 1 次    
9.  李德仁. 空间数据挖掘理论与应用.10,2006:7-16 CSCD被引 1 次    
10.  赵文武. 多尺度土地利用与土壤侵蚀. 地理科学进展,2006,25(1):24-33 CSCD被引 33 次    
11.  R Agrawal. Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases Proc ACM SIGMOD,1993:207-216 CSCD被引 1 次    
12.  R Agrawal. Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases. Proc 1994 Int Conf VLDB,1994:487-499 CSCD被引 1 次    
13.  K Koperski. Discovery of spatial association rules in geographic information databases. Lecture Notes In Computer Science.951,1995:47-66 CSCD被引 12 次    
14.  Robert Bembenik. Proc Intelligent Information Processing and Web Mining,2006,35:499-508 CSCD被引 2 次    
15.  苏奋振. 地学关联规则与时空推理的渔业分析应用. 地球信息科学,2004,6(4):68-69 CSCD被引 1 次    
16.  刘独玉. 关联规则挖掘研究综述. 成都大学学报(自然科学版),2006,25(1):54-57 CSCD被引 2 次    
17.  马荣华. GIS空间关联模式发现,2007 CSCD被引 55 次    
18.  Estivill Castro V. Discovering associations in spatial data-an efficient medoid based approach. Proc Of PAKDD'98,1998:110-121 CSCD被引 1 次    
19.  Estivill Castro V. Data mining techniques for autonomous exploration of large volumes of geo-referenced cirme data. Proc Of the 6th international conference of geocomputation,2001 CSCD被引 1 次    
20.  Ceci M. Spatial associative classification at different levels of granularity:A probabilistic approach. Knowledge Discovery in Databases:Pkdd 2004,Proceedings 3202,2004:99-111 CSCD被引 1 次    
引证文献 22 篇

1 熊江 空间拓扑关联的双向挖掘研究 计算机工程与应用,2009,45(22):126-128,146
CSCD被引 4 次

2 唐健 国土资源数据整合方案设计及其实现研究 中国土地科学,2009,23(9):72-78
CSCD被引 1 次

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