1) spatial-temporal data mining
时空数据挖掘
1.
Currently,the common data model of the spatial-temporal data mining has the strong application directive property and low general applied capability.
针对当前时空数据挖掘中常用数据模型具有较强应用指向性,通用性不强的问题,基于面向对象建模的思想,提出一种属性特征与时空关系一体化的时空数据模型,定义并详细给出了该模型的元素组成、信息范畴及元素间的相互关系,并以城市规划中地区建设变化为例验证此数据模型的有效性。
2.
As the spatial-temporal data increasing cosmically and data mining theories developing continuously, spatial-temporal data mining has become a research hotspot of experts and scholars in fields of computer and geography information system.
随着时空信息数据的大规模增长，数据挖掘理论的不断发展，时空数据挖掘已经成为计算机界及地理信息系统专家学者研究的热点。
2) spatial data mining
空间数据挖掘
1.
Zoning effect in spatial data mining and its application in coal mine;
空间数据挖掘技术中的划区效应及在矿山中的应用
2.
Methodology of spatial data mining from geographical information systems of sanitary and anti-epidemic system;
卫生防疫地理信息系统中的空间数据挖掘方法研究
3.
Design and realization of cluster-based spatial data mining system;
基于聚类的空间数据挖掘系统的设计与实现
3) spatial data mining (SDM)
空间数据挖掘
1.
With the influence of the techniques concerning spatial data mining (SDM), the paper gives a spatial data mining model (SDMM) based on spatial data warehouse (SDW).
在讨论空间数据挖掘的相关技术对空间数据挖掘影响的基础上 ,提出一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型 ,从基于空间数据仓库的数据挖掘角度出发 ,提出有待深入研究和探索的问题 。
2.
with the influence of the techniques concerning spatial data mining (SDM), the paper gives a spatial data mining model (SDMM) based on spatial data warehouse (SDW).
提出了一个基于空间数据仓库的空间数据挖掘模型 ,讨论了空间关联规则发现、空间分类发现、空间聚类发现和空间数据总结等四类空间数据挖掘任务的目标、采用的挖掘方法和空间采样数据的处理方法。
4) SDMKD
空间数据挖掘(SDMKD)
5) SDM
空间数据挖掘
1.
Recently, it has been an important research aspect known as Spatial Data Mining (SDM) which is used to mine sp.
因而从GIS的空间数据库中进行知识发现即空间数据挖掘，已成为数据挖掘领域中一个重要的研究方向。
2.
With requirement of spatial information in city development decision as agoal, under the guidance of geographical information science and urban geographyand based on the present study of spatial data mining (SDM), the author deeplystudies the theory, method and appliance of urban spatial dynamic datamining(USDDM).
以城市发展决策中的空间信息需求为目标,以地理信息科学和城市地理学理论为指导,在已有空间数据挖掘研究的基础上,对城市空间动态数据挖掘理论、方法和应用进行了较深入研究。
6) Web Spatial Data Mining
Web空间数据挖掘
补充资料：数据挖掘研究院
数据挖掘研究院（china data mining research,cdmr）是一个专注于数据挖掘及其相关技术的讨论组织，参与者都是数据挖掘及其相关学科的爱好者。作为论坛的组织者我们也是数据挖掘的忠实爱好者，希望能够利用一些有限的资源为中国数据挖掘营造一个良好的发展环境。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条