时空数据挖掘：大数据时代的洞察与挑战

“面向大数据的时空数据挖掘综述 (2014年) - 吉根林，赵斌 - 南京师范大学计算机科学与技术学院” 本文是对时空数据挖掘在大数据背景下的一篇综合概述，作者吉根林和赵斌来自南京师范大学计算机科学与技术学院。时空数据挖掘是数据挖掘领域的热点，其主要目标是利用先进的计算技术处理和分析大量、高维度的时空数据，以发现其中的有价值信息和知识。 文章首先介绍了数据挖掘技术的背景和发展历程，强调了随着信息技术的迅速发展，特别是大数据时代的到来，时空数据的规模和复杂性急剧增加，对数据挖掘技术提出了新的挑战。数据挖掘技术旨在从海量数据中抽取出潜在的模式、规律和知识，而时空数据挖掘则特别关注空间和时间因素的影响。 接着，文章概述了时空数据挖掘的研究现状，包括已有的理论和方法。这涵盖了时空模式发现、时空聚类、时空分类和时空异常检测等多个方面。时空模式发现旨在识别出数据中的空间和时间规律；时空聚类是将相似的时空对象归为一类；时空分类则是根据时空特征对数据进行预测性划分；而时空异常检测则关注于识别出不寻常或异常的行为或事件。 文章还讨论了时空数据挖掘的应用领域，这些领域广泛，包括地理信息系统、交通管理、环境监测、社会网络分析等。在这些应用中，通过时空数据挖掘可以提升决策支持、优化资源分配、预警灾害等多种功能。 针对大数据的特点，文章探讨了面向大数据的时空数据挖掘系统架构，这通常包括数据预处理、分布式存储、并行计算和结果后处理等环节。在实现技术上，可能涉及到云计算、大数据处理框架如Hadoop和Spark，以及高效的算法设计。 最后，文章为未来的研究方向提供了指导，包括更高效的数据处理方法、适应大数据复杂性的新模型、以及如何在隐私保护和数据安全的前提下进行有效的时空数据挖掘。 这篇综述对于从事数据挖掘、地理信息系统、人工智能及相关领域的研究者来说，提供了宝贵的参考资料，有助于他们理解时空数据挖掘的最新进展，并推动相关技术的进一步发展。