| 时空数据挖掘研究进展 |
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| 引用本文： | 刘大有,陈慧灵,齐红,杨博.时空数据挖掘研究进展[J].计算机研究与发展,2013,50(2):225-239. |
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| 作者姓名： | 刘大有 陈慧灵 齐红 杨博 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学计算机科学与技术学院 长春 130012
2. 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春 130012 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61133011,61170092,60973088,60873149) |
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| 摘 要： | 近年来,随着全球定位系统、传感器网络和移动设备等的普遍使用,非时空数据和时空数据急剧增加,加之时空数据处理更为复杂,使数据处理任务日趋繁重的形势更加严峻.因此,寻找有效的时空数据挖掘方法具有十分重要的意义.针对这一背景,主要围绕时空模式发现、时空聚类、时空异常检测、时空预测、时空分类、时空数据挖掘与推理的结合等方面,对时空数据挖掘研究的现状进行了详细介绍,对其当前所面临的一些主要问题及可能的解决方案进行了探讨.
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| 关 键 词： | 时空数据挖掘 时空模式发现 时空聚类 时空异常检测 时空预测和分类 |
Advances in Spatiotemporal Data Mining |
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| Liu Dayou
,
Chen Huiling
,
Qi Hong
,
Yang Bo.Advances in Spatiotemporal Data Mining[J].Journal of Computer Research and Development,2013,50(2):225-239. |
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| Authors: | Liu Dayou Chen Huiling Qi Hong Yang Bo |
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| Affiliation: | (College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012) (Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering(Jilin University), Ministry of Education, Changchun 130012) |
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| Abstract: | |
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