地理数据挖掘与知识发现：第二版

"《地理数据挖掘与知识发现》第二版，由Taylor & Francis Group, LLC于2009年出版，是Chapman & Hall/CRC数据挖掘与知识发现系列的一部分。该书深入探讨了如何利用数学、统计学和计算方法在地理数据中进行挖掘和知识提取。内容涵盖数据挖掘和知识发现的方法与应用、模型、算法、理论基础、数据与知识可视化、数据挖掘系统和工具以及隐私与安全问题。" 在当前的信息时代，地理数据挖掘与知识发现成为了一个重要的研究领域，特别是随着大数据和物联网技术的发展，地理信息系统（GIS）产生了海量的地理空间数据。这个领域涉及到的技术包括： 1. **数据挖掘**：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，包括分类、聚类、关联规则学习、异常检测等。在地理数据中，这可能意味着识别出特定区域的模式、趋势或者异常事件。 2. **知识发现**：知识发现是从原始数据中提炼出可理解、有意义的模式或知识。在地理环境中，这可能意味着发现人口分布规律、环境变化模式、交通流量特征等。 3. **图挖掘**：标签中的“图挖掘”是指从网络或图结构数据中发现隐藏的关系和模式。在地理数据中，这可能包括分析地理位置之间的关联、城市间的交通网络、社交网络中的地理位置共享等。 4. **数据和知识可视化**：将复杂的数据转化为易于理解的图形表示，帮助用户直观地理解地理空间信息。例如，地图、热力图、散点图等。 5. **算法和理论基础**：包括聚类算法（如K-means、DBSCAN）、分类算法（如决策树、支持向量机）、回归分析等，它们在地理数据分析中起着核心作用。 6. **数据挖掘系统和工具**：如GIS软件（ArcGIS、QGIS）、开源数据挖掘框架（Apache Mahout、Weka）等，提供了实现地理数据挖掘的平台和接口。 7. **隐私与安全问题**：地理数据往往包含敏感信息，如个人位置、企业位置等，因此在处理和分析时必须考虑数据保护和隐私权。 《地理数据挖掘与知识发现》第二版不仅提供了理论基础，还强调了实际应用，适合于地理信息科学、数据科学、计算机科学等相关领域的研究人员、学生和从业者参考，以掌握如何从地理数据中提取有价值的信息，并应用于决策支持、城市规划、环境保护等多个领域。通过阅读本书，读者可以深入了解如何将这些方法和技术应用于解决实际问题，提升对复杂地理数据集的理解能力。