GML時(shí)空聚類(lèi)及時(shí)空序列相似性查詢關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展,GIS作為現(xiàn)代信息技術(shù)的重要組成部分,仍然存在著信息數(shù)據(jù)共享和互操作的問(wèn)題。這樣,使得GIS工作缺乏較好的溝通和交流,為此,OGC推出了GML規(guī)范,使得可以在各種GIS數(shù)據(jù)間架起一座橋梁,實(shí)現(xiàn)GIS界的四通八達(dá)。
　　GML(GeographyMarkupLanguage,地理標(biāo)記語(yǔ)言)作為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的一種地理信息編碼規(guī)范,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的不斷發(fā)展,已廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域;隨著LBS

2、(LocationBasedService,基于位置的服務(wù))市場(chǎng)的擴(kuò)大,大量的GML時(shí)空數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn),GML在給人們帶來(lái)便利的同時(shí)也產(chǎn)生了一系列的問(wèn)題,其中最突出的問(wèn)題是信息過(guò)量,信息的利用率不高,對(duì)于信息的處理超出了人們的能力。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),無(wú)法解決變化的、具有層次結(jié)構(gòu)的GML數(shù)據(jù),為此,本文著力于研究GML時(shí)空聚類(lèi)的問(wèn)題。
　　時(shí)間和空間關(guān)系作為世間萬(wàn)物的基本參照系,使得時(shí)空序列數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中廣泛存在,而

3、且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“幾何式”的增長(zhǎng)。這些大量的數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏著眾多具有參考價(jià)值的信息。如何從海量的時(shí)空數(shù)據(jù)中提取知識(shí),分析其結(jié)果,給決策者提供有用建議,已經(jīng)成為目前空間數(shù)據(jù)挖掘亟待解決的問(wèn)題。目前GML時(shí)空序列相似性查詢的研究還很有價(jià)值空間,特別是針對(duì)海量的GML數(shù)據(jù)。
　　針對(duì)GML時(shí)空聚類(lèi)和時(shí)空序列相似性查詢的當(dāng)前研究狀況,本文做了主要以下幾個(gè)方面的研究工作:
　　(1)、詳細(xì)的闡述介紹了GML時(shí)空數(shù)據(jù)的模型。對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)的多種模型

4、分析方式做了描述,并針對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)闡述了基于HBase的GML時(shí)空數(shù)據(jù)模型。
　　(2)、對(duì)GML時(shí)空聚類(lèi)的算法進(jìn)行了研究,闡述了經(jīng)典的聚類(lèi)算法(劃分方法、層次方法、基于密度的算法、基于網(wǎng)格的算法、基于模型的算法),并在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)之上提出了基于空間鄰近關(guān)系的K-均值聚類(lèi)算法和基于空間鄰域的GML時(shí)空聚類(lèi)算法,分別的對(duì)相應(yīng)算法進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證,對(duì)空間鄰近關(guān)系的K-均值聚類(lèi)算法進(jìn)行了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間相關(guān)性驗(yàn)證、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間