Web数据挖掘研究综述.

1Web 数据挖掘的概念

Web Mining(Web 挖掘是由Oren Etzioni 在1996年首先提出的[1],“因特网的数据挖掘”、“Web 知识发现”、“网络信息挖掘”、“Web 信息挖掘”等也可以认为是Web 挖掘的同义词。一般,对Web 数据挖掘做如下定义:Web 数据挖掘是指Web 从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入,P 看作输出,那么Web 挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射[2]。

W e b 数据挖掘是一项综合技术,是从W W W 资源上抽取信息(或知识的过程,是对Web 资源中蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的模式的提取。它反复使用多种数据挖掘算法,从观测数据中确定模式或合理模型,也是将数据挖掘技术和理论应用于对W W W 资源进行挖掘的一个新兴的研究领域[3]。Web 挖掘研究覆盖了多个研究领域,包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。2Web 数据挖掘流程

Web 数据挖掘过程是一个完整的KDD 过程,但与传统数据和数据仓库相

比,Web 上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的,所以很难直接以Web 网页上的数据进行数据挖掘,而必须经过必要的数据处理。典型Web 挖掘的处理流程包括如下四个步骤:

2.1查找资源:根据挖掘目的,从Web 资源中提取相关数据,构成目标数据集,Web 数据挖掘主

W e b 数据挖掘研究综述

李森1,2胡学钢1李正吉2

(1合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009;2山东信息职业技术学院信息工程系山东潍坊261041

摘要:随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织

和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。本文综述了基于Web 的数据挖掘概念、流程、主要技术及分类,分析了Web数据挖掘的热点研究方向。

关键词:数据挖掘;Web 挖掘

中图分类号:TP393.09文献标识码:A文章编号:1673-0968(200801-0098-03

要从这些数据通信中进行数据提取。其任务是从目标Web 文档中得到数据。值得注意的是,有时信息资源不仅限于在线Web 文档,还包括电子邮件、电子文档、新闻组,或者网站的日志数据甚至是通过Web 形成的交易数据库中的数据。

2.2信息选择和预处理:从目标数据集中除去明显错误的数据和冗余的数据,进一步精简所选数据的有效部分,并将数据转换成有效形式,以使数据开采算法(包括选取合适的模型和参数寻求感兴趣的模型。其任务是从取得的Web 资源中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。例如从Web 文档中自动去除广告链接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成规整的逻辑形式甚至是关系表。

2.3模式发现:对预处理后的数据进行挖掘,自动进行模式发现,从Web 站点间发现普遍的模式和规则。

2.4模式分析:对发现的模式进行解释和评估,必要时需返回前面处理中的某些步骤以反复提取,最后将发现的知识以能理解的方式提供给用户。可以是机器自动完成,也可以是与分析人员进行交互来完成。

3web 数据挖掘中的主要技术

W e b 数据挖掘中常用的技术有W e b 使用的特有的路径分析技术,数据挖掘领域常用的关联规则、序列模式、分类聚类技术等。

3.1路径分析技术

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用路径分析技术进行Web数据挖掘时,最常用的是图。因为Web可以用一个有向图来表示,G=(V, E,其中:V是页面的集合,E是页面之间的超连接集合,页面定义为图中的顶点,而页面间的超链接定义为图中的有向边。顶点v的入边表示对v的引用,出边表示v引用了其他的页面,这样形成网站结构图,从图中确定最频繁的访问路径。

3.2关联规则挖掘技术

关联规则挖掘技术主要用于从用户访问序列数据库的序列项中挖掘出相关的规则,就是要挖掘出用户在一个访问期间(Session,从服务器上访问的页面/文件之间的联系,这些页面之间可能并不存在直接的参引(Reference关系。最常用的是用APRIOR算法,从事务数据库中挖掘出最大频繁访问项集,这个项集就是关联规则挖掘出来的用户访问模式。

3.3序列模式挖掘技术

序列模式数据挖掘就是要挖掘出交易集之间的有时间序列关系的模式。它与关联挖掘技术都是从用户访问下的日志中寻找用户普遍访问的规律,关联挖掘技术更注重事务内的关系,序列模式技术则注重事务间的关系。

3.4聚类分类技术

分类规则可以挖掘出某些共同的特性,这个特性可以用来对新添到数据库里的数据项进行分类。在Web数据挖掘中,分类技术可以根据访问这些用户而得到的个人信息或共同的访问模式,得出访问某一服务器文件的用户特征。聚类技术则是

对符合某一访问规律特征的用户进行用户特征挖掘。最后进行模式分析,挖掘出人们可理解的知识的模式解释。

4Web数据挖掘的分类

W e b挖掘的对象包括一切通过W e b形成的数据,根据挖掘对象的不同,可将Web挖掘分为Web 内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘[4]。

4.1Web内容挖掘(Web Content Mining

Web上的信息多种多样,传统的Internet由各种类型的服务和数据源组成,包括W W W、F T P、Telnet等,现在有更多的数据和端口可以使用,比如政府信息服务、数字图书馆、电子商务数据,以及其他各种通过Web可以访问的数据库。

Web内容挖掘是从文档内容或描述中抽取知识的过程,是对网页上真正的数据进行挖掘,包括网页内容挖掘和搜索结果挖掘。

Web内容挖掘的对象包括文本、图象、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。其中针对无结构化文本进行的Web挖掘被归类到基于文本的知识发现(KDT领域,也称文本数据挖掘或文本挖掘,是Web挖掘中比较重要的技术领域,也引起了许多研究者的关注。最近在Web多媒体数据挖掘方面的研究成为另一个热点。

4.2Web结构挖掘(Web Structure Mining

Web可以看成一个以网页为节点、链接为边的图结构,超链接反映了网页间的包含、引用或从属关系。

W e b结构挖掘是挖掘W e b潜在的链接结构模式。通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立Web自身的链接结构模式,既可以用于网页归类,并且可以由此获得有关不同网页间相似度及关联度的信息,有助于用户找到相关主题的权威站点。

在Web结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法。它们的共同点是使用一定方法计算Web页面之间超连接的质量,从而得到页面的权重。著名的Clever和Google搜索引擎就采用了该类算法。

此外,Web结构挖掘另一个尝试是在Web数据仓库环境下的挖掘,包括通过检查同一台服务器上的本地连接衡量Web结构挖掘Web站点的完全性,在不同的Web 数据仓库中检查副本以帮助定位镜像站点,通过发现针对某一特定领域超链接的层次属性去探索信息流动如何影响Web站点的设计。

4.3Web使用挖掘(Web Usage Mining

Web使用挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据,这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、浏览器日志记录、用户简介、注册信息、用户对话或交易信息、用户提问式等。

W e b使用挖掘对用户背景和访问信息进行挖掘,以便理解和更好地服务Web 应用需求。它通过挖掘相关的Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的忠实度、喜好、满意度,可以发现潜在用户,增强站点的服务竞争力。

根据对数据源的不同处理方法,Web使用挖掘可以分为两类,一类是将Web使用记录的数据转换并传递进传统的关系表里,再使用数据挖掘算法对

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关系表中的数据进行常规挖掘;另一类是将Web使用记录的数据直接预处理再进行挖掘。

Web使用挖掘中的一个有趣的问题是在多个用户使用同一个代理服务器的环境下如何标识某个用户,如何识别属于该用户的会话和使用记录,这个问题看起来不大,但却在很大程度上影响着挖掘质量,所以有人专门在这方面进行了研究。

通常来讲,经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web用法挖掘上来,但为了提高挖掘质量,研究人员在扩展算法上进行了努力,包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。

5Web挖掘的研究热点[5]

在未来一段时间内,Web挖掘中的以下方面可能成为研究和应用热点。

5.1高性能Web搜索引擎。尽管搜索引擎性能已有了较大提高,但搜索引擎的最终目标是“理解用户需求精确返回所需”,如何翻译用户的非专业搜索请求,实现自然语言处理,涉及兴趣爬虫、元搜索引擎、垂直搜索、移动搜索和多媒体搜索等方面的研究。

5.2Web数据的特征描述与监控。如何表示Web文本内容的特征数据,如何表示和识别Web中的图像、flash等多媒体数据,进而进行网页分类、内容跟踪、过滤和报警等,对于不良网站的监控等有着积极意义。

5.3Web数据的获取与集成。包括Web文本特征的提取和表示,如何用一种广泛兼容的半结构化数据模型表示网页;如何抽取动态网页中的数据;如何在分布的Web中获取信息,如何在指定网页中快速定位所需的数据区,如何利用数据库和数据仓库技术查询和存储Web内容等。

5.4Web数据流的挖掘。Web日志、cookie、点击流等流式数据量巨大,如何识别和过滤爬虫的访问信息;如何有效收集和处理日志以外的访问数据;如何有效标识用户、设置用户会话时间等。

5.5安全与非法访问检测。如何评价Web数据信息本身的可靠和安全性;如何对Web内容、邮件、各种日志和用户访问行为的分析,识别出威胁、欺诈、入侵、无用的数据和异常行为,从而构建安全的网络环境。

5.6个性化与安全的隐私。如何跟踪、学习和表达多变的用户兴趣及行为模式,在个性化服务中过滤信息,实现商业应用,在提供个性化服务时不侵犯用户隐私等都是亟待解决的问题。

5.7基于Web的模式分析技术和工具。如何将Web挖掘的结果在浏览器中可视化地表达,包括统计、关联、聚类、分类等工具开发等。

5.8Web挖掘的算法改进与质量的评估。由于Web数据自身的特点,使得Web挖掘不能照搬数据挖掘的理论和技术,而需要对现有的算法等方面都进行改进。Web挖掘算法和挖掘系统的性能通常需要大量用户的反馈、实际运行测试,因而缺乏有效的评价模式。

5.9Web挖掘在社会领域的应用。Web已经是人类社会活动的一面镜子,如何在Web中发现社会现象、问题和热点的规律,为社会学家、经济学家、教育学者提供有价值的知识。

此外,分布式Web挖掘、语义Web挖掘、无线网络下的Web挖掘、Web2.0时代的Web挖掘、多语言环境下的W e b挖掘等是值得研究的方向。同时,Web挖掘技术应用于具体领域的研究将持续受到关注,例如,银行证券、企业ERP、医疗卫生、农业、电子商务、网络教学、BLOG等。

6结束语

Web数据挖掘是一个新兴的研究领域,已广泛地应用于金融业、远程通讯业、政府管理、制造业、医疗服务以及体育事业中,对它的应用和研究正在成为一个热点,并取得了一定成就;但从整体上看,目前的研究仍处于起步阶段,许多问题有待深入研究。◆

参考文献:

[1]Etzioni O.The World Wide Web:Quagmire or gold mine [J].Communication of the ACM,1996;39(11.

[2]王玉珍.Web数据挖掘的分析与探索[J].计算机发展与应用,2003;(4.

[3]高燕,胡景涛.Web数据挖掘原理、方法及应用[J].现代图书情报技术,2002;(3.

[4]Zaiane O R.Resource and Knowledge Discovery from the I nternet a nd M ultimedia R epositories[D].Canada:Simon F raser University,1999.

[5]胡学钢.Web挖掘研究综述[J].计算机应用研究, 2007;24(6.

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遥感数据管理系统文献综述(大概)

新疆农业大学 专业文献综述 题目:遥感数据管理系统 姓名:古力古拉.约力瓦司 学院:计算机与信息工程学院 专业:信息管理与信息系统 班级:信管071班 学号:074631102 指导教师:蒲智职称:硕士 2011年12月20日 新疆农业大学教务处制

遥感数据管理系统的文献综述 古力古拉蒲智 摘要：随着遥感技术的飞速发展,获取的遥感影像资料也越来越多，而如何有效地存储及管理好这些海量数据，成为当前一个越来越突出的问题。遥感接受数据是遥感影像应用的重要数据来源，因此对待特殊格式的遥感数据的存储和管理成为卫星遥感应用的重要环节。基于VB开发技术建立遥感数据管理平台，实现空间数据的快速查询和属性数据的自动入库等高效管理功能。 关键词：卫星遥感；数据管理；存储；VB开发；数据查询； 引言 随着航天航空技术的发展,遥感技术手段也越来越成熟,其基础数据量也越来越庞大,使得如何有效地存储并管理遥感基础数据成为一个越来越突出的问题。遥感数据信息大多以数字形式存储，包括各种格式和不同级别的影像数据，但是大量数据资料没有得到有效利用，成为影像数据应用的瓶颈。如何有效的存储，管理和利用不断增多和更新的遥感数据是遥感应用中迫切需要解决的数据管理难题。因此必须理顺数据接受，处理，存储，管理和应用各个环节的流程，提高数据应用的效率，以快速获取和解译更加丰富的，有价值的空间数据信息，发挥卫星遥感影像的实时性和快速性优势。 1遥感数据管理的概述 遥感卫星成像工作主要包括两个方面的内容，一部分为信息获取，一部分为数据下传信息获取是指当卫星运行轨迹经过用户要求的观测区域上空时，针对用户圈定的地物目标，安排遥感器在指定工作模式下，获取指定时间内的图像数据下传是指将获取的图像数据通过卫星的数据传输系统，在地面接收站的覆盖范围内传回地面遥感卫星计划管理的任务就是将众多用户的观测申请，转换为满足用户需求符合卫星约束的遥感卫星工作计划卫星遥感数据管理系统是以卫星遥感接受数据作为数据基础，对多种类型和不同级别的卫星接受数据进行数据处理，数据存储和数据管理的系统，解决卫星遥感接收数据管理混乱和查询困难的技术难题，建立卫星接收原始数据库，卫星接收预处理数据库和卫星接收后处理数据库三个空间子数据库实体，开发遥感数据管理软件平台，实现接收数据的空间数据和属性数据的可视化管理，数据入库和多种方式查询的业务化功能。 遥感技术的应用范围 遥感技术广泛用于军事侦察，导弹预警，军事测绘，海洋监视，气象观测和互剂侦检等。在民用方面随着遥感成像技术的发展，遥感技术广泛用于灾害防治，环境监测，城市规划，农作物生长预报，地球资源普查，植被分类，海洋研制，地震监测等方面。 遥感的特点

空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏

第28卷第3期2005年6月 测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。 空间数据挖掘工具浅谈 汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴　毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以 用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。 关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎 中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0　引　言 随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库 技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。 具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系 数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、 多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。 在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。

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模糊数学在数据挖掘研究综述 一、模糊数学 关于数学的分类，根据所研究对象的确定性可以分为经典数学、随机数学以及模糊数学。三者的关系如图1所示。经典数学建立在集合论的基础上，一个对象对于一个集合要么属于，要么不属于，两者必居其一，且仅居其一，绝不可模棱两可，由于这个要求，大大限制了数学的应用范围，使它无法处理日常生活中大量的不明确的模糊现象与概念。随着发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科如生物学，心理学，等都迫切要求定量化和数学化。 图1依照研究对象是否确定的数学分类 在日常生活中，我们经常会遇到一些模糊不清的概念。例如，“高个子”、“矮个子”等。如果把1.80米的人算高个子，那么，身高1.76米的人算不算高个子呢？这就很难说，因为“高个子”，“矮个子”并没有二者明确的标准，因而这些概念就显得模糊不清。为了适应这些学科自身的特点，只有通过改造数学，使它应用的面更为广泛。模糊数学就是研究事物这种模糊性质的一门数学学科。 模糊数学诞生于1965年，创始人是美国自动控制专家查德，他最早提出了模糊集合的概念，引入了隶属函数。自诞生之日起，就与电子计算机息息相关。今天精确的数学计算当然是不可少的，然而，当我们要求脑功能的时候，精确这个长处反而成了短处。例如，我们在判别走过的人是谁时，总是将来人的高矮，胖瘦、走路姿势与大脑存储的样子进行比较，从而作出判断。一般说来，这不是件难事，即使是分别多年的老友，也会很快地认出他来，但是若让计算机做这件事，使用精确数学就太复杂了。得测量来人的身高、体重、手臂摆的角度以及鞋底对地面的正压力、磨擦力、速度、加速度等数据，而且非要精确到后几十位才肯罢休。如果有位熟人最近稍为瘦了或胖了一些，计算机就“翻脸不认了”。显然，这样的“精确”容易使人糊涂。由此可见，要使计算机能模拟人功能，一定程度的模糊是必要的。模糊数学就是在这样的背景下诞生的。 随机数学与模糊数学都是对不确定性量的研究，但与模糊数学不同的是，随机数学是研究随机现象统计规律性的一个数学分支，涉及四个主要部分：概率论、随机过程、数理统计、随机运筹。随机数学更强调对数据的统计规律；而模糊数学强调的是变量的定义的模糊性。 模糊数学是一门新兴学科，过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科（如生物学、心理学、语言学、社会科学等）都有可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而使数学的应用范围大大扩展。它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面，并且在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，它与新一代计算机的研制有密切的联系。 二、模糊计算

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

空间聚类的研究现状及其应用_戴晓燕

空间聚类的研究现状及其应用＊ 戴晓燕1　过仲阳1　李勤奋2　吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室　上海　200062) (2上海市地质调查研究院　上海　200072) 摘　要　作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 关键词　空间聚类　K-均值法　散度 1　前言 随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。 空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。 空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。 本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2　划分法 设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学 地理系硕士研究生,主要从事空间数 据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期 上海地质 Shanghai Geology

现代数据管理技术综述

2009年第12期 福建电脑 现代数据管理技术综述 李强,郁芸,华东,张炯 (南京医科大学数学与计算机教研室江苏南京210029) 【摘要】:随着计算机软硬件技术、通讯技术以及信息处理技术的飞速发展与广泛应用,现代数据管理技术也在加速发展。本文由当前数据库技术所面临新的问题和主要挑战谈起,从XML数据管理、数据仓库与联机分析处理等几个方面,对现代数据管理技术的研究现状和发展趋势进行评述。 【关键词】:Web;XML;数据管理;数据仓库;OLAP 1、引言 数据库技术的发展以采用的数据模型(Data Model)可划分为:第一代,层次(hierarchica1)数据库&网状(network)数据库--6O年代;第二代,关系(Relational)数据库--流行的RDBMS有: Oracle,Sybase,Informix,SQL Server,FoxPro等。这些数据库系统有着技术成熟、应用广泛、数据管理能力强(包括存储、检索、修改等)、数据安全程度高、稳定可靠的并发访问机制等特点;第三代,后关系(Post-relational)数据库,改造并扩充了关系数据库,以适应新的应用领域及其应用需求。随着Web的流行,越来越复杂的应用环境以及硬件的飞速发展,动摇了传统数据库的基本前提假设,新一代数据库系统必将应运而生。 何谓数据库系统?归结起来,数据库在数据管理方面具有管理方便、存贮占用空间小、检索速度快、修改效率高、安全性好等优点,但客观上需要用一种应用方式将其丰富的数据有效地发布出来,以消除平台差异、增强语义描述功能、降低环境要求。当前主流的数据库产品都宣布了对XML的支持。XML的最突出的特点就是功能强大又易于使用,它使网页能够容纳更丰富的信息资源。其中元数据管理、语义透明性和自主主体都是XML所独有的概念。而XML对统一结构化语法和半结构化语法的承诺,将有助于把几乎不可能完成的事变成切实可行的。无论如何,XML正在迅速地发展和不断地完善中,前景非常光明。 2、XML数据管理 2.1XML与半结构化数据 2.1.1XML的特点及应用 现在看到的丰富的Web页面很多都是使用HTML制作的,或者通过其他编程语言在运行过程中动态生成的HTML页面。虽然HTML也提供了简单的结构概念,如标题、段落或列表等,但只包含有限的标志集合,不包含元素,也不能为元素指定特殊的属性,HTML不能提供一致的数据结构,这样的一个结果就是HTML提供的各种信息虽然是人可阅读的,但不是机器可阅读的,例如搜索引擎的查询结果经常不能令人满意。XML是指可扩展标记语言,是一种可以用来定制其他语言的语言,web设计者可以根据自己的需要来构造自己需要的数据结构。XML具有跨平台,与语言和应用程序无关、自描述等特点,任何一种可以识别文本语言和XML意义的应用程序都可以用它来传递和接收数据。 XML的应用是非常广泛的。在以数据为中心的应用中, XML能够为各种应用程序之间的数据交换提供一种通用的数据结构。在以文档为中心的应用中,XML为各种应用程序操作同一文档提供了可能。VRML已经被修改为基于XML的一种语言,这意味着理解XML的浏览器可以显示VRML。VRML也使用XML来描述图像,而不是以向量或数学的格式来描述,从而可以用许多不同的方式对图像进行动态的分类和处理。可以看出,XML是未来所有分布式解决方案中的重要部分,它在未来的数据和信息管理、电子商务以及网络数据交换等方面具有不可替代的作用。 2.1.2半结构化数据 Web可以看成是一个巨大的、异构的、分布的、由超文本链接所构成的文档集合,对这样的数据进行查询与传统的数据库查询有着明显的不同。首先,已有的数据模型不能很好地适应网上数据的特点,需要引入新的数据模型;其次,由于Internet上的许多数据经常缺乏明确的模式,存在不规则的数据形式,这就给查询和处理提出了新的挑战,由此人们提出了半结构化数据的概念。半结构化数据是介于严格结构化的数据(如关系数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件)之间的数据形式。 半结构化数据存在一定的结构,但这些结构或者没有被清晰地描述,或者是经常动态变化的,或者过于复杂而不能被传统的模式定义来表现。半结构化数据的模式与传统的关系和面向对象数据的模式不同,主要有如下一些特点:①对半结构化数据来说,是先有数据,后有模式;②半结构化数据的模式是用于描述数据的结构信息,而不是对数据结构进行强制性的约束;③半结构化数据的模式是非精确的,它可能只描述数据的一部分结构,也可能根据数据处理的不同阶段的视角而不同;④半结构化数据的模式可能规模很大,甚至超过源数据的规模,而且会由于数据的不断更新而处于动态的变化过程中,没有强制性的模式限制,使得半结构化数据具有很大的灵活性,能够满足网络这种复杂分布环境的需要,但是也给数据的处理带来了很大的困难。 2.2XML模式研究 XML图是一种非常灵活的数据模型,它能很容易地构造关系数据和面向对象数据。从另一方面看,数据(包括不规则数据)与XML图能很方便地直接映射。XML图非常适合描述分布式的、多态的、动态改变的Web数据。在OEM模型与XML图之间的对应非常简单:OEM对象对应于XML中的元素(element), OEM中的子对象关系反映了XML中的元素嵌套。它们之间的不同之处在于XML的子元素可能是有序的,以及XML元素可能包含(属性,值)列表。为了支持XML的这两个特点,在OEM模型中引入如下三个新特性:有序的子对象、(属性、值)列表以及参照边(reference edge),就可以成为支持XML的数据模型了。 为了更有效地进行XML数据的处理,学者们提出了许多关于XML模式描述的方案,如文档类型定义DTD等。在XML模式的研究领域,还有待于进一步的研究与交流,以形成功能完备、形式简洁并被一致认同的规范。 2.3XML查询和XML数据索引 XML数据与关系数据和面向对象数据不同,因此传统的查询语言不能直接用于XML。然而XML数据模型与近年来数据库界研究的半结构化数据模型很相似,一些处于研究阶段的查询语言已被设计并运用于半结构化数据,在此基础上提出了一种基于XML的查询语言,称为XML-QL,它用查询的方式可实现XML数据的检索、转换和集成。 XML-QL是在查询语言(UnQL和StruQL)基础上设计的,它能对XML文档进行查询、构造、转换和集成。XML-QL集中了查询语言技术和XML语法格式,它通过说明路径表达式和模式的方式,给出XML数据的提取条件(WHERE子句)。同时XML-QL 52

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任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用

目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入

库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时

数据挖掘文献综述

湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

可视化空间数据挖掘研究综述

可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS； 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。

数据挖掘综述

数据挖掘综述 1、产生背景 随着计算机的产生和大量数字化的存储方法的出现，我们借助计算机来收集和分类各种数据资料，但是不同存储结构存放的大量数据集合很快被淹没，便导致了结构化数据库以及DBMS的产生。 但是随着信息时代的到来，信息量远远超过了我们所能处理的范围，从商业交易数据、科学资料到卫星图片、文本报告和军事情报，以及生活中各种信息，这也就是“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代，面对巨大的数据资料，出现了新的需求，希望能够更好的利用这些数据，进行更高层次的分析，从这些巨大的数据中提取出对我们有意义的数据，这就是知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），数据挖掘应运而生。 2、数据库系统技术的演变 1）20世纪60年代和更早 这个时期是数据收集和数据库创建的过程，原始文件的处理2）20世纪70年代---80年代初期 有层次性数据库、网状数据库、关系数据库系统 3）20世纪80年代中期—现在 高级数据库系统，可以应用在空间、时间的、多媒体的、主动的、流的和传感器的、科学的和工程的。 4）20世纪80年代后期—现在

高级数据分析：数据仓库和数据挖掘 5）20世纪90年代—现在 基于web的数据库，与信息检索和数据信息的集成6）现在---将来 新一代的集成数据域信息系统 3、数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在的有用的，最终可以理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），也有人把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。 数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库等。 4、数据挖掘特点和任务 4.1数据挖掘具有以下几个特点： 1）处理的数据规模十分庞大，达到GB,TB数量级，甚至更大2）查询一般是决策制定者（用户）提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴 趣的东西。 3）在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此