本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的地理信息集成方法研究

  更多相關(guān)文章： 地理信息 語(yǔ)義映射 相似度計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：地理信息在當(dāng)今許多應(yīng)用領(lǐng)域包括人們的日常生活都起著重要作用。近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與完善,地理信息數(shù)據(jù)的總量呈現(xiàn)指數(shù)型爆發(fā)式地增大,如何從海量的數(shù)據(jù)中通過(guò)一定的數(shù)據(jù)挖掘手段獲取所需的地理信息是許多學(xué)者在研究的。地理信息的空間數(shù)據(jù)源可以分為兩類(lèi)：結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源。許多研究人員已經(jīng)從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來(lái)源中檢索數(shù)據(jù)。他們通過(guò)鏈接或者交互的方式下載地理數(shù)據(jù)文件。這些結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)來(lái)源提供了靜態(tài)信息。相比之下,網(wǎng)頁(yè)的非結(jié)構(gòu)化特性便于地理信息實(shí)時(shí)改變,最新的地理信息往往是在網(wǎng)頁(yè)上提供的。本文從地理信息的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源兩個(gè)方面為切入點(diǎn),進(jìn)行了地理信息獲取和集成的研究。對(duì)于網(wǎng)頁(yè)中海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,本文提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的非結(jié)構(gòu)化地理信息集成方法,即從網(wǎng)頁(yè)中挖掘地名、地址等地理信息數(shù)據(jù)的方法。而對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,本文提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)化地理信息集成方法,即針對(duì)不同數(shù)據(jù)源存在語(yǔ)義異構(gòu)的問(wèn)題,本文先對(duì)不同來(lái)源的地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,對(duì)其進(jìn)行語(yǔ)義映射及異構(gòu)性消除。然后融合多種特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度測(cè)量,再采用數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)達(dá)成鏈接相關(guān)數(shù)據(jù)的目的,從而為地理信息集成打下良好的基礎(chǔ)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了方法可行性,相關(guān)的評(píng)估指標(biāo)都表明其有很高的精確度。最后,分析了把從網(wǎng)頁(yè)中海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源中挖掘獲取的地理信息數(shù)據(jù)和從不同數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中所提取的地理信息數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行匹配集成的可能性,為今后的研究發(fā)展提供了方向。
【關(guān)鍵詞】：地理信息 語(yǔ)義映射 相似度計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P208;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展10-13
• 1.2.1 地理信息集成研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文主要內(nèi)容與章節(jié)安排13-16
• 1.3.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 論文的主要章節(jié)安排14-16
• 第2章 基于數(shù)據(jù)挖掘的非結(jié)構(gòu)化地理信息集成方法16-24
• 2.1 引言16-17
• 2.2 數(shù)據(jù)獲取17-19
• 2.3 網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾19-20
• 2.4 地理信息提取20-22
• 2.5 數(shù)據(jù)可視化22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)化地理信息集成方法24-36
• 3.1 引言24
• 3.2 語(yǔ)義映射24-28
• 3.2.1 語(yǔ)義網(wǎng)25
• 3.2.2 OWL25-26
• 3.2.3 本體模型26-27
• 3.2.4 利用karma進(jìn)行語(yǔ)義映射27-28
• 3.3 相似度計(jì)算28-31
• 3.3.1 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行匹配31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-36
• 第4章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析36-48
• 4.1 基于數(shù)據(jù)挖掘的非結(jié)構(gòu)化地理信息集成方法的實(shí)驗(yàn)36-40
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)36-37
• 4.1.2 評(píng)估方法37
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-40
• 4.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)化地理信息集成方法的實(shí)驗(yàn)40-46
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)41-45
• 4.2.2 評(píng)估方法45-46
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46
• 4.3 本章小結(jié)46-48
• 第5章 結(jié)論與展望48-49
• 5.1 全文總結(jié)48
• 5.2 研究展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果53-54
• 致謝54

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