基于语义相似度的空间数据挖掘模型.docVIP

目 录 摘 要 1 关键词 1 Abstract 1 Keywords 2 引言 2 1 语义相似度 2 2 空间数据挖掘模型 3 2.1 空间数据挖掘概述 3 2.2 当前几种主要的空间数据挖掘模型 4 3 基于语义相似度的空间数据挖掘模型 5 3.1 语义相似度对数据的操作与处理 6 3.2 空间数据的挖掘方法 7 结语 7 参考文献 7 基于语义相似度的空间数据挖掘模型 姓名：*** 学号：********** 学院：城市与环境科学学院 专业：地理信息系统 指导老师：*** 职称：副教授 摘 要：本文在分析当前两大主流数据挖掘模型及语义相似度常用计算方法的基础上，论述了空间数据挖掘与语义相似度的集成模式，并结合语义相似度的计算方法和数据挖掘的现状，探讨了基于语义相似度的空间数据挖掘模型，并简要分析了该模型的各个模块和基于此模型的空间数据挖掘的过程。 关键词：语义相似度；SDM；空间数据挖掘模型；GIS A Spatial data mining model based on semantic similarity Abstract: Based on the analysis of the current two big mainstream commonly used data mining models and semantic similarity calculation method, on the basis of discusses the integration of spatial data mining and semantic similarity model, and combining the semantic similarity calculation method and the current situation of data mining, discussed the model of spatial data mining based on semantic similarity, and the brief analysis of the various modules of the model and process of spatial data mining based on this model. Keywords: Semantic similarity; SDM; Spatial data mining model; GIS 引言 随着信息时代的到来，各种各样的信息飞速增长，在这个知识爆炸的时代，如何从浩如烟海的信息中找出对自己有用的信息并加以分析、利用，是目前摆在数据挖掘领域的主要课题。数据挖掘从出现到现在只短短二十多年的时间，而空间数据挖掘则更年轻，但数据挖掘根据应用的具体需要而产生，因此一经出现就显示出强大的生命力。传统的数据挖掘技术是基于数据仓库，这类数据仓库通常有上百个属性和数万个记录，并且数据表之间包含复杂的关系，这就必然导致数据挖掘过程中有哪些信誉好的足球投注网站维数和有哪些信誉好的足球投注网站空间的激增，同时也增加了不确定性和错误模式出现的可能性。语义相似度是指不同词语间的可替代程度，本文将在充分分析语义相似度和空间数据挖掘等理论的基础上，提出一个基于语义相似度的空间数据挖掘模型。 1 语义相似度 语义相似度是指不同词语之间的可替代程度，国内学者刘群等对语义相似度的定义是两个词语在不同的上下文中可以互相替换使用而不改变文本的句法语义结构的程度。即若两个不同词语在上下文中互相替换且不改变文本的句法语义结构程度的可能性越大，那么这两个词语的相关性越高，反之越低。度量两个词语关系的另一个重要指标是词语的相关度。词语相关度是指两个词语在同一语境共现的可能性，它反映了两个词语的相互关联程度。可以认为，语义相似度反映概念之间的聚合特点，而词语相关度则反映概念之间的组合特点。 Dekang Lira认为任何两个词语的相似度取决于它们的共性(Commonality)和个性(Differences)，然后从信息论的角度给出了定义公式： (1) 其中，分子表示描述A，B共性所需要的信息量；分母表示完整地描述A，B所需要的信息量。 刘群、李素建以基于实例的机器翻译为背景，认为语义相似度就是两个词语在不同的上下文中可以互相替换使用而不改变文本的句法语义结构的程度。两个词语，如果在不同的上下文中可以互相替换且不改变文本的句法语义结构的可能性越大，二者的相似度就越高，否则相似度就越低。 对于两个词语，如果记其相似度为Sim()，其词语距离为Dis()，根据刘群、李素建的公式：