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科学出版社大数据

发布时间:2021-10-23 12:25:34

大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考

引言

空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说,空间数据挖掘就是在海量空间数据集中,结合确定集、模糊集、仿生学等理论,利用人工智能、模式识别等科学技术,提取出令人相信的、潜在有用的知识,发现空间数据集背后隐藏的规律、联系,为空间决策提供理论技术上的依据[1]。

1.空间数据挖掘的一般步骤

空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤:

(1)空间数据准备:选择合适的多种数据来源,包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。

(2)空间数据预处理和特征提取:数据预处理目的是去除数据中的噪声,包括对数据的清洗、数据的转换、数据的集成等。特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。

(3)空间数据挖掘和知识评估:采用空间数据挖掘技术对空间数据进行分析处理和预测,从而发现数据背后的某种联系。然后结合具体的领域知识进行评估,看是否达到预期效果。

2.空间数据挖掘的方法研究

空间数据挖掘是一门综合型的交叉学科,结合了计算机科学、统计学、地理学等领域的很多特性,产生了大量处理空间数据的挖掘方法。

2.1 空间关联规则

关联规则挖掘是寻找数据项之间的联系,表达式形式是X→Y,其中X与Y是两种不相交的数据项集,即X∩Y=?覫。KOPERSKI K等人将关联规则与空间数据库相结合,提出了空间关联规则挖掘[2]。空间关联规则将数据项替换为了空间谓词,一般表达形式如下:

A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bm(3)

令A=(A1,A2,…,An),B=(B1,B2,…,Bm),A和B分别表示Ai和Bj的谓词集合,A和B可以是空间谓词或非空间谓词,但是必须至少包含一个空间谓词且A∩B=?覫。SHEKHAR S和HUANG Y针对空间关联规则的特点提出了把关联规则的思想泛化成空间索引点集的空间同位规则的概念,在不违背空间相关性的同时用邻域替换掉了事务[3]。时空关联不仅涉及事件在空间中的关联,还考虑了空间位置和时间序列因素。国内的柴思跃、苏奋振和周成虎提出了基于周期表的时空关联规则挖掘方法[4]。

2.2 空间聚类

空间聚类分析是普通聚类分析的扩展,不能完全按照处理普通数据的聚类分析方法来处理空间数据。由于存在地理学第一定律,即空间对象之间都存在一定的相关性,因此在空间聚类分析中,对于簇内的定义,要考虑空间自相关这一因素。通过对空间数据进行自相关分析,可判断对象之间是否存在空间相关性,从而可合理判断出对象是否可以分为一簇。

基本的聚类挖掘算法有:

(1)划分聚类算法:存在n个数据对象,对于给定k个分组(k≤n),将n个对象通过基于一定目标划分规则,不停迭代、优化,直到将这n个对象分配到k个分组中,使得每组内部对象相似度大于组之间相似度。

(2)层次聚类算法:通过将数据不停地拆分与重组,最终把数据转为一棵符合一定标准的具有层次结构的聚类树。

(3)密度聚类算法:用低密度的区域对数据对象进行分割,最终将数据对象聚类成为若干高密度的区域。

(4)图聚类算法:用空间结点表示每个数据对象,然后基于一定标准形成若干子图,最后把所有子图聚类成一个包含所有空间对象的整图,子图则代表一个个空间簇。

(5)网格聚类算法:把空间区域分割成具有多重分辨率的和有网格结构特性的若干网格单元,在网格单元上对数据进行聚类。

(6)模型聚类算法:借助一定的数学模型,使用最佳拟合数据的数学模型来对数据进行聚类,每一个簇用一个概率分布表示。

仅采用一种算法通常无法达到令人满意的预期结果,王家耀、张雪萍、周海燕将遗传算法与K-均值算法结合提出了用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[5]。现实空间环境中,存在很多像道路、桥梁、河流的障碍物,张雪萍、杨腾飞等人把K-Medoids算法与量子粒子群算法结合进行带有空间障碍约束的聚类分析[6]。

2.3 空间分类

分类,简单地说是通过学习得到一定的分类模型,然后把数据对象按照分类模型划分至预先给定类的过程。空间分类时,不仅考虑数据对象的非空间属性,还要顾及邻近对象的非空间属性对其类别的影响,是一种监督式的分析方法。

空间分类挖掘方法有统计方法、机器学习的方法和神经网络方法等。贝叶斯分类器是基于统计学的方法,利用数据对象的先验概率和贝叶斯公式计算出其后验概率,选择较大后验概率的类作为该对象映射的类别。决策树分类器是机器学习的方法,采取从上到下的贪心策略,比较决策树内部节点的属性值来往下建立决策树的各分支,每个叶节点代表满足某个条件的属性值,从根节点到叶节点的路径表示一条合适的规则。支持向量机也是机器学习的方法,思路是使用非线性映射把训练数据集映射到较高维,然后寻找出最大边缘超平面,将数据对象分类。神经网络是一种模拟人神经的网络,由一组连接的输入和输出单元组成,赋予各个连接相应的权值,通过调节各连接的权值使得数据对象得到正确分类。

针对融入空间自相关性的空间分类挖掘,SHEKHAR S等人使用空间自回归模型和基于贝叶斯的马可夫随机场进行空间分类挖掘[7],汪闽、骆剑承、周成虎等人将高斯马尔可夫随机场与支持向量机结合并将其用于遥感图像的信息提取[8]。

2.4 其他空间挖掘方法

空间数据挖掘的方法多种多样,其他还包括:空间分析的方法,即利用GIS的方法、技术和理论对空间数据进行加工处理,从而找出未知有用的信息模式;基于模糊集、粗糙集和云理论的方法可用来分析具有不确定性的空间数据;可视化方法是对空间数据对象的视觉表示,通过一定技术用图像的形式表达要分析的空间数据,从而得到其隐含的信息;国内张自嘉、岳邦珊、潘琦等人将蚁群算法与自适应滤波的模糊聚类算法相结合用以对图像进行分割[9]。

3.结论

空间数据挖掘作为数据挖掘的延伸,有很好的传统数据挖掘方法理论的基础,虽然取得了很大进步,然而其理论和方法仍需进一步的深入研究。伴随着大数据时代,面对越来越多的空间数据,提升数据挖掘的准确度和精度是一个有待研究的问题。同时现在流行的空间数据挖掘算法的时间复杂度仍停留在O(nlog(n))~O(n3)之间,处理大量的异构数据,数据挖掘算法的效率也需要进一步提高。数据挖掘在云环境下已经得到很好的应用[10],对于处理空间数据的空间云计算是有待学者们研究的方向。大多数空间数据挖掘算法没有考虑含有障碍约束的情况,如何解决现实中障碍约束问题值得探讨。带有时间属性的空间数据呈现出了一种动态、可变的空间现象,时空数据挖掘将是未来研究的重点。

由于数据挖掘涉及多种学科,其基本理论与方法也已经比较成熟,针对空间数据挖掘,如何合理地利用和拓展这些理论方法以实现对空间数据的挖掘仍将是研究人员们需要长期努力的方向。

参考文献

[1] 李德仁,王树良,李德毅.空间数据挖掘理论与应用(第2版)[M].北京:科学出版社,2013.

[2] KOPERSKI K, HAN J W. Discovery of spatial association rules in geographic information databases[C]. Procedings of the 4th International Symposium on Advances in Spatial Databases, 1995: 47-66.

[3] SHEKHAR S, HUANG Y. Discovering spatial co-location patterns: a summary of results[C]. Procedings of the 7th International Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases, 2001:236-256.

[4] 柴思跃,苏奋振,周成虎.基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验[J].地球信息科学学报,2011,13(4):455-464.

[5] 王家耀,张雪萍,周海燕.一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[J].计算机工程,2006,32(3):188-190.

[6] Zhang Xueping, Du Haohua, Yang Tengfei, et al. A novel spatial clustering with obstacles constraints based on PNPSO and K-medoids[C]. Advances in Swarm Intelligence, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2010: 476-483.

[7] SHEKHAR S, SCHRATER P R, VATSAVAI R R, et al.Spatial contextual classification and prediction models for mining geospatial data[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2002, 4(2):174-187.

[8] 汪闽,骆剑承,周成虎,等.结合高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机在高分辨率遥感图像上提取道路网[J].遥感学报,2005,9(3):271-275.

[9] 张自嘉,岳邦珊,潘琦,等.基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割[J].电子技术应用,2015,41(4):144-147.

[10] 石杰.云计算环境下的数据挖掘应用[J].微型机与应用,2015,34(5):13-15.

来源 | AET电子技术应用

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❽ 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集,通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据,美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者,想象一下,你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡,多少次翻越等等,在社交媒体上分享这些信息,与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外,政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为,奥巴马在2012年总统大选中获胜,归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列,有助于我们找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。试想一下,当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据,都可以应用于数百万人及其各种疾病时,未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据,可以追踪你一天走了多少步,或者提示你化疗后感觉如何,帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化,吸引更多的参与者,并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式,提前24小时预测出身体感染的症状,从而及早干预,拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是,大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期,可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如,谷歌基于搜索流量预测流感爆发,尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了,但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据,从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”,大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器,检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动,与谁交谈,甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度,平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签,万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里,还可以反馈温度,湿度,运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代,“大数据”领域寻求共性的信息和模式,那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。


5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中,以提升资源运用的效率,优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水,帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号,从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯,将交通拥堵状况减少了约16%。


6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心,有65,000个处理器,能同时分析30pb的数据量,这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等,变的更容易获取和分析,从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如,丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器,在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试,在用户家中安装智能电表,然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况,以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划,并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰,杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带,追踪货架上的商品分配,甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术,检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯,预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月,芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员,进行通告和探访,目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具,通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台,帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策,以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫:嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈,为你的练习打分,甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的,如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据,以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望,这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

更多精彩:14_spark体系之分布式计算课程Spark 集群搭建+S

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