• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of Intelligent Information Systems >Mining spatio-temporal data
【24h】

Mining spatio-temporal data

机译：挖掘时空数据

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
       
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Spatio-temporal data mining is an emerging research area dedicated to the development and application of novel computational techniques for the analysis of large spatio-temporal databases. The main impulse to research in this subfield of data mining comes from the large amount of 1. spatial data made available by GIS, CAD, robotics and computer vision applications, computational biology, and mobile computing applications; 2. temporal data obtained by registering events (e.g., telecommunication or web traffic data) and monitoring processes and workflows. Both the temporal and spatial dimensions add substantial complexity to data mining tasks. First of all, the spatial relations, both metric (such as distance) and non-metric (such as topology, direction, shape, etc.) and the temporal relations (such as before and after) are information bearing and therefore need to be considered in the data mining methods.
机译：时空数据挖掘是一个新兴的研究领域，致力于开发和应用新颖的计算技术来分析大型时空数据库。在这一数据挖掘子领域中进行研究的主要动力来自：1. GIS，CAD，机器人技术和计算机视觉应用，计算生物学和移动计算应用提供的大量空间数据； 2.通过注册事件（例如，电信或网络流量数据）以及监视流程和工作流获得的时间数据。时间和空间维度都增加了数据挖掘任务的复杂性。首先，度量（例如距离）和非度量（例如拓扑，方向，形状等）的空间关系以及时间（例如之前和之后）的时间关系都是信息承载的，因此需要在数据挖掘方法中考虑过。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号