基于数据挖掘的地理信息集成方法研究

发布时间：2017-08-07 10:24

  本文关键词：基于数据挖掘的地理信息集成方法研究

  更多相关文章： 地理信息 语义映射 相似度计算 数据挖掘 BP神经网络

【摘要】：地理信息在当今许多应用领域包括人们的日常生活都起着重要作用。近年来,随着互联网的发展与完善,地理信息数据的总量呈现指数型爆发式地增大,如何从海量的数据中通过一定的数据挖掘手段获取所需的地理信息是许多学者在研究的。地理信息的空间数据源可以分为两类：结构化的数据源和非结构化的数据源。许多研究人员已经从结构化的数据来源中检索数据。他们通过链接或者交互的方式下载地理数据文件。这些结构良好的数据来源提供了静态信息。相比之下,网页的非结构化特性便于地理信息实时改变,最新的地理信息往往是在网页上提供的。本文从地理信息的结构化和非结构化数据源两个方面为切入点,进行了地理信息获取和集成的研究。对于网页中海量的非结构化数据源,本文提出一种基于数据挖掘的非结构化地理信息集成方法,即从网页中挖掘地名、地址等地理信息数据的方法。而对于结构化数据源,本文提出一种基于数据挖掘的结构化地理信息集成方法,即针对不同数据源存在语义异构的问题,本文先对不同来源的地理信息数据进行研究,对其进行语义映射及异构性消除。然后融合多种特征对数据进行相似度测量,再采用数据挖掘的机器学习方法中的BP神经网络方法来达成链接相关数据的目的,从而为地理信息集成打下良好的基础。通过实验证明了方法可行性,相关的评估指标都表明其有很高的精确度。最后,分析了把从网页中海量非结构化数据源中挖掘获取的地理信息数据和从不同数据源的结构化数据中所提取的地理信息数据通过数据挖掘的方法进行匹配集成的可能性,为今后的研究发展提供了方向。
【关键词】：地理信息 语义映射 相似度计算 数据挖掘 BP神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P208;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 选题背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究进展10-13
• 1.2.1 地理信息集成研究现状10-12
• 1.2.2 数据挖掘领域研究现状12-13
• 1.3 论文主要内容与章节安排13-16
• 1.3.1 论文的主要研究内容13-14
• 1.3.2 论文的主要章节安排14-16
• 第2章 基于数据挖掘的非结构化地理信息集成方法16-24
• 2.1 引言16-17
• 2.2 数据获取17-19
• 2.3 网页过滤19-20
• 2.4 地理信息提取20-22
• 2.5 数据可视化22-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第3章 基于数据挖掘的结构化地理信息集成方法24-36
• 3.1 引言24
• 3.2 语义映射24-28
• 3.2.1 语义网25
• 3.2.2 OWL25-26
• 3.2.3 本体模型26-27
• 3.2.4 利用karma进行语义映射27-28
• 3.3 相似度计算28-31
• 3.3.1 模糊数学基础28-29
• 3.3.2 位置相似度29-30
• 3.3.3 字符串相似度30-31
• 3.4 利用BP神经网络算法进行匹配31-34
• 3.5 本章小结34-36
• 第4章 实验及结果分析36-48
• 4.1 基于数据挖掘的非结构化地理信息集成方法的实验36-40
• 4.1.1 实验设计36-37
• 4.1.2 评估方法37
• 4.1.3 实验结果及分析37-40
• 4.2 基于数据挖掘的结构化地理信息集成方法的实验40-46
• 4.2.1 实验设计41-45
• 4.2.2 评估方法45-46
• 4.2.3 实验结果及分析46
• 4.3 本章小结46-48
• 第5章 结论与展望48-49
• 5.1 全文总结48
• 5.2 研究展望48-49
• 参考文献49-53
• 在校期间发表的学术论文及其它成果53-54
• 致谢54

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本文编号：634159