空間數(shù)據(jù)挖掘視角

前言

1989年，在美國召開的第一屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會議上，首次出現(xiàn)了從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識（Knowledge Discovery in Database，簡稱KDD）。1993年，李德毅院士把計算機科學(xué)界開展數(shù)據(jù)挖掘的研究動向告訴了其兄長李德仁院士。1994年，在加拿大渥太華舉行的GIS國際學(xué)術(shù)會議上，李德仁院士首次提出了從GIS數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識（Knowledge Discovery from GIS）的概念，并持續(xù)發(fā)展為空間數(shù)據(jù)挖掘。隨后，李德仁院士和李德毅院士兄弟二人籌劃共同指導(dǎo)空間數(shù)據(jù)挖掘的博士。由于該項研究的難度較大，直到1995年邸凱昌決定跟隨他們做博士論文后，他們的上述想法才得以初步實現(xiàn)。在完成其博士論文后，邸凱昌博士去了美國俄亥俄州立大學(xué)做博士后，武漢大學(xué)出版社將其博士論文出版。1999年，在邸凱昌博士答辯時，他們發(fā)現(xiàn)我對空間數(shù)據(jù)挖掘有濃厚的興趣和一定的研究基礎(chǔ)，于是又共同指導(dǎo)我在邸凱昌的基礎(chǔ)上繼續(xù)向前研究。在恩師的指導(dǎo)下，我順利完成了博士學(xué)業(yè)，于2002年12月畢業(yè)，博士學(xué)位論文《基于數(shù)據(jù)場與云模型的空間數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)》在2005年有幸獲得了全國優(yōu)秀。此時，測繪出版社的編輯邀請我出版自己的博士學(xué)位論文，并幫助我申請到測繪科技出版基金的支持。為了在《空間數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用》的基礎(chǔ)上深化自己的研究，以及凸顯博士學(xué)位論文“空間數(shù)據(jù)挖掘視角”的原始創(chuàng)新，我?guī)缀踉俅沃刈隽瞬┦繉W(xué)位論文，并把書名確定為《空間數(shù)據(jù)挖掘視角》。同時，在研究過程中也注重和新的技術(shù)結(jié)合，把“空間數(shù)據(jù)挖掘視角”置身于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中研究。歷經(jīng)三載有余，晨鐘與薄暮相連，寢食與出行共牽，知識與思維沖突，終成此書。書稿成時，曾廣邀不同學(xué)科的四方師長共教，八方朋友同閱，每獲指導(dǎo)，欣喜若狂，立即修正。如此寫寫改改，數(shù)易其稿，字斟句酌，又是數(shù)月?？臻g數(shù)據(jù)挖掘是一個從具體海量數(shù)據(jù)到概括抽象知識的不確定濃縮過程。而且，在這種不確定的挖掘環(huán)境中，不同用戶在不同條件下對空間數(shù)據(jù)挖掘具有不同的要求。本書提出空間數(shù)據(jù)挖掘視角，在描述不同數(shù)據(jù)挖掘需求的基礎(chǔ)上，利用一定的數(shù)據(jù)挖掘算法，從大量空間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同粒度的空間知識?；诳臻g數(shù)據(jù)挖掘，研究相同的人從不同的知識背景，或不同的人從相同的知識背景下，根據(jù)給定的目的要求，基于不同的認(rèn)識層次或觀察點，從已經(jīng)獲得的空間數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)用于研究、解決和解釋自然、人類和社會的問題、現(xiàn)象的模式的角度。在討論空間數(shù)據(jù)挖掘視角的背景、內(nèi)容和技術(shù)的過程中，試圖探尋空間數(shù)據(jù)挖掘一般視角規(guī)律，也在滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘視角和網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘視角中取得了有意義的成果。

內(nèi)容概要

空間數(shù)據(jù)挖掘是一個從海量數(shù)據(jù)中概括知識的不確定過程，不同用戶在不同條件下有著不同的挖掘要求。本書提出空間數(shù)據(jù)挖掘視角，描述不同的數(shù)據(jù)挖掘需求，實現(xiàn)從相同數(shù)據(jù)向多種知識的變粒度挖掘?？臻g數(shù)據(jù)挖掘不確定性的內(nèi)因和外因，決定了在空間數(shù)據(jù)挖掘視角中管控不確定性的技術(shù)。云模型集成模糊性和隨機性，數(shù)據(jù)場刻畫數(shù)據(jù)的自然拓?fù)潢P(guān)系，能夠?qū)崿F(xiàn)定性定量的相互轉(zhuǎn)換。滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘視角和網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘視角表明，空間數(shù)據(jù)挖掘視角發(fā)現(xiàn)的多粒度知識可以滿足不同用戶的需求。本書可為空間數(shù)據(jù)挖掘、地球空間信息科學(xué)、計算機科學(xué)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等研究提供參考，亦可作為相應(yīng)專業(yè)的高年級本科生或研究生的教學(xué)用書。

作者簡介

王樹良，男，1975年生，武漢大學(xué)和香港理工大學(xué)博士，清華大學(xué)博士后，武漢大學(xué)教授，全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才、霍英東青年教師二等獎、IBM教師獎、Citibank教師獎、湖北省“五四”金質(zhì)獎?wù)碌葮s譽獲得者。擔(dān)任International Journal of System Science、International Journal of Data Mining and Data Warehousing等Guest Editor，Data Mining and Knowledge Discovery、ISPRS Journal of Photogrammetric and Remote Sensing等Paper Reviewer，Advanced Data Mining and Applications學(xué)術(shù)委員會合作主席。已發(fā)表為SCI等收錄論文多篇，Springer等為其出版專著3部。主要研究空間數(shù)據(jù)挖掘。

書籍目錄

第1章 空間數(shù)據(jù)挖掘的同異性  1.1 空間數(shù)據(jù)過量而難用  1.2 空間數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生  1.3 空間數(shù)據(jù)挖掘的概念  1.4 空間數(shù)據(jù)挖掘的同異性分析  1.5 本章小節(jié)第2章 空間數(shù)據(jù)挖掘視角原理  2.1 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的概念  2.2 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的不確定性分析  2.3 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的影響要素  2.4 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的機理空間  2.5 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的基本算法  2.6 本章小結(jié)第3章 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的技術(shù)  3.1 空間數(shù)據(jù)挖掘視角技術(shù)的集合論分析  3.2 云模型  3.3 數(shù)據(jù)場  3.4 云模型和數(shù)據(jù)場的協(xié)同  3.5 本章小結(jié)第4章 滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘視角  4.1 滑坡監(jiān)測視角分析  4.2 同點異時同向的視角挖掘  4.3 異點同時同向的視角挖掘  4.4 異點異時同向的視角挖掘  4.5 基于數(shù)據(jù)場的例外挖掘  4.6 寶塔滑坡形變監(jiān)測的知識及討論  4.7 本章小結(jié)第5章 網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘視角  5.1 從網(wǎng)絡(luò)到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)  5.2 網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘  5.3 網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘的社團發(fā)現(xiàn)算法  5.4 網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘的社團發(fā)現(xiàn)視角  5.5 本章小節(jié)第6章 思考與結(jié)語  6.1 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的思考  6.2 空間數(shù)據(jù)挖掘視角的決策思考  6.3 結(jié)語參考文獻

章節(jié)摘錄

插圖：第6章思考與結(jié)語不確定性是空間數(shù)據(jù)挖掘的固有特性，是影響空間數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果優(yōu)劣的重要因素之一。在不確定的挖掘環(huán)境中，不同用戶在不同條件下對空間數(shù)據(jù)挖掘具有不同的要求，來自同一數(shù)據(jù)集的知識粒度也有多種需求。這些，奠定了空間數(shù)據(jù)挖掘視角的產(chǎn)生背景。6.1空間數(shù)據(jù)挖掘視角的思考空間數(shù)據(jù)挖掘視角是相同的人從不同的知識背景，或不同的人從相同的知識背景下，根據(jù)給定的目的要求，基于不同的認(rèn)識層次或觀察點，從已經(jīng)獲得的空間數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)用于研究、解決和解釋自然、人類和社會的問題、現(xiàn)象的模式的角度。由于空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、空間關(guān)系等都較為復(fù)雜，而且數(shù)量巨大，因此為了在空間數(shù)據(jù)中挖掘不同粒度、不同種類的知識，并予以優(yōu)化選擇，滿足不同層次的空間決策需要，一般地建議同時使用多個空間數(shù)據(jù)挖掘視角?；聻?zāi)害具有極大的危害性，把空間數(shù)據(jù)挖掘視角應(yīng)用于滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)多種層次的不同知識，實現(xiàn)從相同數(shù)據(jù)向多種知識的變粒度挖掘，可滿足不同用戶的需求。而且，不同層次知識之間的相互轉(zhuǎn)化，以及規(guī)則和例外的共同挖掘，則揭示了空間數(shù)據(jù)挖掘的深層機理。多個節(jié)點相連組成網(wǎng)絡(luò)，計算機網(wǎng)絡(luò)是網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性是問題復(fù)雜性的表現(xiàn)，很多復(fù)雜系統(tǒng)的問題都可以歸結(jié)為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問題。實踐證明，現(xiàn)實世界的很多網(wǎng)絡(luò)都具有小世界、無標(biāo)度和社區(qū)抱團的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性。網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)挖掘視角在網(wǎng)絡(luò)空間中，基于網(wǎng)絡(luò)情境的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，研究數(shù)據(jù)挖掘視角，具有現(xiàn)實意義。

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《空間數(shù)據(jù)挖掘視角》：測繪科技專著出版基金資助。

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