面向GML的时空关联规则及序列模式挖掘研究

项目名称： 面向GML的时空关联规则及序列模式挖掘研究

项目编号： No.40971234

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 兰小机

作者单位： 江西理工大学

项目金额： 35万元

中文摘要： 随着GML规范的不断完善及广泛应用，大量的不同时期的GML空间数据开始累积；另一方面，随着LBS市场的不断扩大，大量的有关移动对象的GML时空数据也开始涌现。如何从GML时空数据（库）中提取知识，已经成为当前空间数据挖掘亟待解决的热点问题。结合现有的时空数据模型及我们的研究基础，研究面向时空数据挖掘的GML数据模型及时空索引方法；针对时空数据挖掘中不同的时间、空间尺度可能获得不同的时空关系模式的特点，研究GML时空数据挖掘中的时空尺度自适应机制，并对不同的时空尺度下，时空序列数据的相似性度量进行研究；在此基础上，针对半结构化GML时空数据的特点，综合XML数据挖掘、时间序列数据挖掘、时空数据挖掘的理论与方法，研究基于多时空尺度的GML时空关联规则及序列模式挖掘的高效算法及频繁项集搜索计算的剪枝策略；最后，研究开发相应的原型系统。项目的研究将进一步完善空间数据挖掘的理论与应用体系。

中文关键词： 时空数据模型；GML空间关联规则；m阶空间邻近；时空聚类；时空序列相似性查询

英文摘要：

英文关键词： Spatio-temporal Data Model；GML Spatial Association Rule；m-order Spatial Neighbors；Spatio-temporal Clustering；Similarity Query