SDML：空间数据库驱动的空间数据挖掘工具

“SDML（Space Data Mining Language）是基于空间数据库的一种用于空间数据挖掘的语言，旨在支持对简单数据和空间数据的挖掘，并涵盖从数据预处理到结果利用的全过程。它扩展了空间SQL，融合了PMML和OIDBDM的概念，以实现对数据挖掘过程的建模和模型共享。” SDML（空间数据挖掘语言）是为了满足空间数据挖掘的需求而设计的，它考虑了空间数据的特性，如复杂的数据类型、空间算子、数据访问和知识表示等。这种语言的出现源于对标准化数据挖掘接口的需求，类似于SQL在关系数据库中的作用，SDML致力于促进空间数据挖掘技术的发展和广泛应用。 SDML的主要设计目标有四点： 1. 支持在空间数据库上进行空间数据挖掘，这意味着它可以处理包含地理信息的数据集，执行特定的空间分析任务。 2. 提供全程支持，从数据预处理（例如清洗、转换和规范化）到构建数据挖掘模型，再到结果的可视化和应用，SDML贯穿整个挖掘流程。 3. 具备建立数据挖掘模型的能力，允许用户定义和存储模型，这对于重复使用和跨项目共享模型非常有用。 4. 支持定制化，用户可以根据具体需求调整和指定数据挖掘的过程。 SDML的设计灵感来源于现有的工作，如在GeoMiner系统中扩展的DMQL，以及提出空间数据挖掘查询语言GMQL。然而，与这些系统相比，SDML在空间数据的处理和挖掘过程建模方面进行了更深入的扩展。 SDML在空间SQL的基础上，添加了专门针对空间数据挖掘的算子，这使得用户能够执行空间泛化（例如简化地理形状或聚合空间对象）和空间关联（例如查找空间关系或模式）等操作。此外，SDML还借鉴了PMML（预测建模标记语言）和OIDBDM的理念，提供了对数据挖掘过程建模的手段，使得模型的创建、验证和交流更为便捷。 SDML是一个综合性的工具，旨在提高空间数据挖掘的效率和便利性，促进空间信息领域的研究和应用。通过使用SDML，研究人员和开发者可以更有效地探索和解释空间数据中的隐藏模式和知识，从而在地理信息系统、城市规划、环境科学等多个领域发挥重要作用。