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2022年空间数据挖掘技术研究分析
摘要：随着空间数据采集技术的飞速企业客户关系管理、银行保险、人口统计、房地产开发、个人位置服务等领域也正得到广泛关注与应用，事实上，它正在深化到人们工作和生活的各个方面。 3 空间数据挖掘面临的问题 (1) 多数空间数据挖掘算法是由一般的数据挖掘算法移植而来，并没有考虑空间数据存储、处理及空间数据本身的特点。空间数据不同于关系数据库中的数据，它有其特有的空间数据访问方法，因而传统的数据挖掘技术往往不能很好地分析困难的空间现象和空间对象。 (2) 空间数据挖掘算法的效率不高，发觉模式不精练。面对海量的数据库系统，在空间数据挖掘过程中出现不确定性、错误模式的可能性和待解决问题的维数都很大，不仅增大了算法的搜寻空间，也增加了盲目搜寻的可能性。因而必需利用领域学问发觉、去除与任务无关的数据，有效地降低问题的维数，设计出更有效的学问发觉算法。
(3) 没有公认的标准化空间数据挖掘查询语言。数据库技术飞速发展的缘由之一就是数据库查询语言的不断完善和发展，因此，要不断完善和发展空间数据挖掘就必需发展空间数据挖掘查询语言。为高效的空间数据挖掘奠定基础。 (4) 空间数据挖掘学问发觉系统交互性不强，在学问发觉过程中很难充分有效地利用领域专家学问，用户不能很好掌控空间数据挖掘过程。 (5) 空间数据挖掘方法和任务单一，基本上都是针对某个特定的问题，因而能够发觉的学问有限。 (6) 空间数据挖掘与其他系统的集成不够，忽视了gis在空间学问发觉过程中的作用。lOCaLhOsT一个方法和功能单一的空间数据挖掘系统的适用范围必定受到许多限制，目前开发的学问系统仅局限于数据库领域，假如要在更广袤的领域发觉学问，学问发觉系统就应当是数据库、学问库、专家系统、决策支持系统、可视化工具、网络等多项技术集成的系统。 上述问题使得从空间数据库中提取学问比从传统的关系数据库中提取学问更为困难，这给空间数据挖掘探讨带来了挑战。因此，空间数据挖掘在将来的发展中，还有许多理论和方法有待深化探讨。 4 空间数据挖掘的发展趋势 (1)空间数据挖掘算法和技术的探讨。空间关联规则挖掘算法、时间序列挖掘技术、空间同位算法、空间分类技术、空间离群算法等是空间数据挖掘探讨的热点，同时提高空间数据挖掘算