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作者簡介
目次
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空間數據挖掘是一個從海量數據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。本書提出空間數據挖掘視角，描述不同的數據挖掘需求，實現從相同數據向多種知識的變粒度挖掘。空間數據挖掘不確定性的內因和外因，決定了在空間數據挖掘視角中管控不確定性的技術。云模型集成模糊性和隨機性，數據場刻畫數據的自然拓撲關係，能夠實現定性定量的相互轉換。滑坡監測數據挖掘視角和網絡化數據挖掘視角表明，空間數據挖掘視角發現的多粒度知識可以滿足不同用戶的需求。本書可為空間數據挖掘、地球空間信息科學、計算機科學和復雜網絡等研究提供參考，亦可作為相應專業的高年級本科生或研究生的教學用書。
作者簡介
王樹良，男，1975年生，武漢大學和香港理工大學博士，清華大學博士后，武漢大學教授，全國優秀博士學位論文、教育部新世紀優秀人才、霍英東青年教師二等獎、IBM教師獎、Citibank教師獎、湖北省“五四”金質獎章等榮譽獲得者。擔任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學術委員會合作主席。已發表為SCI等收錄論文多篇，Springer等為其出版專著3部。主要研究空間數據挖掘。
目次
第1章 空間數據挖掘的同異性
1.1 空間數據過量而難用
1.2 空間數據挖掘的產生
1.3 空間數據挖掘的概念
1.4 空間數據挖掘的同異性分析
1.5 本章小節
第2章 空間數據挖掘視角原理
2.1 空間數據挖掘視角的概念
2.2 空間數據挖掘視角的不確定性分析
2.3 空間數據挖掘視角的影響要素
2.4 空間數據挖掘視角的機理空間
2.5 空間數據挖掘視角的基本算法
2.6 本章小結
第3章 空間數據挖掘視角的技術
3.1 空間數據挖掘視角技術的集合論分析
3.2 云模型
3.3 數據場
3.4 云模型和數據場的協同
3.5 本章小結
第4章 滑坡監測數據挖掘視角
4.1 滑坡監測視角分析
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 基於數據場的例外挖掘
4.6 寶塔滑坡形變監測的知識及討論
4.7 本章小結
第5章 網絡化數據挖掘視角
5.1 從網絡到復雜網絡
5.2 網絡化數據挖掘
5.3 網絡化數據挖掘的社團發現算法
5.4 網絡化數據挖掘的社團發現視角
5.5 本章小節
第6章 思考與結語
6.1 空間數據挖掘視角的思考
6.2 空間數據挖掘視角的決策思考
6.3 結語
參考文獻
1.1 空間數據過量而難用
1.2 空間數據挖掘的產生
1.3 空間數據挖掘的概念
1.4 空間數據挖掘的同異性分析
1.5 本章小節
第2章 空間數據挖掘視角原理
2.1 空間數據挖掘視角的概念
2.2 空間數據挖掘視角的不確定性分析
2.3 空間數據挖掘視角的影響要素
2.4 空間數據挖掘視角的機理空間
2.5 空間數據挖掘視角的基本算法
2.6 本章小結
第3章 空間數據挖掘視角的技術
3.1 空間數據挖掘視角技術的集合論分析
3.2 云模型
3.3 數據場
3.4 云模型和數據場的協同
3.5 本章小結
第4章 滑坡監測數據挖掘視角
4.1 滑坡監測視角分析
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 基於數據場的例外挖掘
4.6 寶塔滑坡形變監測的知識及討論
4.7 本章小結
第5章 網絡化數據挖掘視角
5.1 從網絡到復雜網絡
5.2 網絡化數據挖掘
5.3 網絡化數據挖掘的社團發現算法
5.4 網絡化數據挖掘的社團發現視角
5.5 本章小節
第6章 思考與結語
6.1 空間數據挖掘視角的思考
6.2 空間數據挖掘視角的決策思考
6.3 結語
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