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空间数据挖掘技术的研究现状与发展趋势
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012, [2]吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012
  • 相关基金：国家自然科学重大基金资助项目（60496321）;国家自然科学基金资助项目（60373098,60573073,60503016）;国家“863”计划资助项目（2006AA102245）;吉林省科技发展计划重大资助项目（20020303）;吉林省科技发展计划资助项目（20030523）;欧盟资助项目TH/Asia Link/010（111084）;吉林大学“985工程”研究生创新基金资助项目（20080233）
作者： 王新华[1,2], 米飞[1], 冯英春[1], 赵玮[1,2]
关键词： 空间数据挖掘, 数据挖掘, 空间数据库, 体系结构, spatial data mining , data mining, spatial database , architecture
中文摘要：

简要介绍了空间数据挖掘技术的产生背景和发展现状，对空间数据挖掘的体系结构和系统原型进行了概述，总结了空间数据挖掘近年来的研究方法及面临的主要问题，并对下一步的发展方向进行了展望。

英文摘要：

This paper briefly introduced the background and status quo of spatial data mining （ SDM）, presented an overview on the architectures and system model of SDM, and summarized recent research works on SDM. At last, analyzed the future research direction.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049