結(jié)束語
時空數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究內(nèi)容，其中時空預(yù)測的應(yīng)用領(lǐng)域最為廣泛。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們已經(jīng)不滿足于單純的空間數(shù)據(jù)的存儲和展現(xiàn)，而是需要更先進(jìn)的手段幫助理解空間數(shù)據(jù)的變化，發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)之間的動態(tài)關(guān)系。實際上， 很多空間現(xiàn)象是隨時間動態(tài)變化的，在問題求解過程中需要同時考慮時間和空間兩方面因素。本文主要圍繞時空數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展現(xiàn)狀及時空預(yù)測的分類，重點(diǎn)介紹基于時間和空間兩種屬性的時空綜合預(yù)測方法，具體描述了該方法在 IBM SPSS Modeler 中的實現(xiàn)，并結(jié)合應(yīng)用實例詳細(xì)說明如何應(yīng)用時空數(shù)據(jù)建模及預(yù)測實現(xiàn)準(zhǔn)確而有效的時空預(yù)測。
參考資源
•參考期刊《計算機(jī)研究與發(fā)展》論文2013-時空數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展，了解時空數(shù)據(jù)挖掘的研究進(jìn)展。
•參考南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版)文獻(xiàn)面向大數(shù)據(jù)的時空數(shù)據(jù)挖掘綜述，了解面向大數(shù)據(jù)的時空數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用與挑戰(zhàn)。
•查看 developerWorks 上的 IBM 大數(shù)據(jù)專題，了解更多關(guān)于 IBM Big Data 相關(guān)知識。
End.