本書首先介紹了地理空間關聯模式挖掘的研究背景與意義、研究進展以及相關理論基礎；進而描述了地理空間關聯模式挖掘方法，包括空間點數據的全局關聯模式、局部關聯模式、異常關聯模式以及時空點數據關聯模式和地理事件時空關聯模式挖掘方法。本書亦介紹了地理空間關聯模式挖掘在生態(tài)環(huán)境、城市空間、公共安全、交通出行等領域的具體應用。
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目錄
“地球觀測與導航技術叢書”編寫說明
前言
第1章 緒論 1
1.1 地理空間數據挖掘與地理關聯模式挖掘 1
1.1.1 地理空間數據挖掘的主要任務 1
1.1.2 地理空間關聯模式挖掘的研究意義 3
1.2 地理空間關聯模式挖掘的研究進展 4
1.2.1 事務型關聯規(guī)則挖掘 5
1.2.2 空間關聯模式挖掘 6
1.2.3 時空關聯模式挖掘 8
1.2.4 局部關聯模式挖掘 9
1.3 地理空間關聯模式研究的難點問題 10
1.4 本書的主要內容與結構組織 11
1.5 本章小結 13
參考文獻 14
第2章 地理空間關聯模式挖掘的理論基礎 18
2.1 引言 18
2.2 事務型關聯規(guī)則 18
2.2.1 事務與項集 19
2.2.2 頻繁項集與關聯規(guī)則 19
2.2.3 先驗原理與Apriori算法 20
2.3 地理空間數據的基本特征與關系表達 23
2.3.1 空間特征 23
2.3.2 屬性特征 23
2.3.3 時間特征 23
2.3.4 尺度特征 26
2.3.5 地理空間數據的基本關系 26
2.4 地理空間關聯模式的分類與特征 28
2.4.1 地理空間關聯模式的分類 28
2.4.2 地理空間關聯模式的特征 29
2.5 地理空間認知理論與表達 31
2.5.1 地理空間認知理論 31
2.5.2 地理空間認知過程與表達 31
2.5.3 地理空間模式挖掘的認知過程 32
2.6 本章小結 33
參考文獻 33
第3章 空間點數據全局關聯模式挖掘方法 35
3.1 引言 35
3.2 基于頻繁模式的挖掘方法 36
3.2.1 事務化的方法 37
3.2.2 免事務的方法 37
3.3 基于空間聚類的挖掘方法 39
3.3.1 圖層聚類的方法 40
3.3.2 要素聚類的方法 40
3.4 基于可視分析的挖掘方法 41
3.5 基于空間統計的挖掘方法 42
3.5.1 基于模式重建的非參數統計方法 45
3.5.2 顧及網絡約束的非參數統計方法 52
3.6 基于混合策略的挖掘方法 65
3.6.1 混合空間聚類與統計的方法 65
3.7 本章小結 77
參考文獻 77
第4章 空間點數據局部關聯模式挖掘方法 82
4.1 引言 82
4.2 基于區(qū)域劃分的挖掘方法 83
4.3 基于區(qū)域探測的挖掘方法 84
4.4 基于自適應模式聚類的挖掘方法 86
4.4.1 空間同現模式的全局顯著性檢驗 86
4.4.2 空間同現模式的自適應聚類 89
4.4.3 空間局部同現模式的局部顯著性檢驗 90
4.4.4 算法描述與分析 91
4.4.5 實例分析 92
4.5 本章小結 101
參考文獻 101
第5章 空間點數據異常關聯模式挖掘方法 104
5.1 引言 104
5.2 融合多元分布特征的異常關聯模式統計挖掘方法 106
5.2.1 空間異常關聯區(qū)域的多向優(yōu)化擴展 106
5.2.2 二元空間點模式的分布特征重建 109
5.2.3 空間異常關聯模式的顯著性檢驗 112
5.2.4 算法描述 113
5.3 實例分析與比較 113
5.3.1 數據描述 113
5.3.2 結果分析 114
5.4 本章小結 116
參考文獻 117
第6章 時空點數據關聯模式挖掘方法 119
6.1 引言 119
6.2 基于時空分治的挖掘方法 120
6.2.1 混合時空同現模式挖掘方法 120
6.2.2 持續(xù)時空同現模式挖掘方法 122
6.2.3 稀有時空同現模式挖掘方法 123
6.3 基于維度附加的挖掘方法 125
6.3.1 全序時空同現模式挖掘方法 125
6.3.2 偏序時空同現模式挖掘方法 128
6.3.3 無序時空同現模式挖掘方法 129
6.4 基于時空點過程的參數統計方法 130
6.4.1 時空要素分布特征的探索性分析 130
6.4.2 基于時空點過程的零模型構建 131
6.4.3 無序時空同現模式的顯著性檢驗 134
6.4.4 算法描述 136
6.4.5 實例分析 136
6.5 基于時空模式重建的非參數統計方法 142
6.5.1 基于時空模式重建的零模型構建 142
6.5.2 基于顯著性檢驗的無序時空同現模式判別 144
6.5.3 算法描述 144
6.5.4 實例分析 145
6.6 本章小結 149
參考文獻 149
第7章 地理事件時空關聯模式挖掘方法 152
7.1 引言 152
7.2 地理事件動態(tài)性的表現形式與表達模型 153
7.2.1 地理事件動態(tài)性的表現形式 153
7.2.2 地理事件動態(tài)性的表達模型 154
7.3 地理事件時空擴散模式統計挖掘方法 157
7.3.1 基于時空有向路徑的時空擴散模式挖掘方法 157
7.3.2 時空擴散模式的統計判別模型 159
7.4 地理事件時空演變模式統計挖掘方法 161
7.4.1 本體模型 161
7.4.2 本體模型事件的自適應提取方法 161
7.4.3 融合本體模型的時空演變模式統計挖掘方法 163
7.5 實例分析 164
7.5.1 實驗數據 164
7.5.2 PM2.5空氣污染事件的時空擴散模式分析 165
7.5.3 PM2.5空氣污染變化的時空關聯因素探測 168
7.6 本章小結 172
參考文獻 172
第8章 總結與展望 174
8.1 本書主要內容總結 174
8.2 未來研究工作展望 175
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