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郑宇时空数据挖掘大讲堂

郑宇时空数据挖掘大讲堂

作者: etip | 来源:发表于2019-06-18 10:58 被阅读0次

    郑宇:多源数据融合与时空数据挖掘(上)
    (https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/yu-zheng-spatiotemporal-data-mining-20170330)
    郑宇:多源数据融合与时空数据挖掘(下)
    (https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-04-22)

    面向大数据的时空数据挖掘
    (https://blog.csdn.net/ydtici6go5j/article/details/80130839)
    针对存量时空数据的索引的几种分类方法
    (https://blog.csdn.net/qiaojialin/article/details/77722960)

    时空数据挖掘的发展现状及时空预测的分类
    (http://www.aboutyun.com/thread-20863-1-1.html)
    深度学习在时空大数据分析中的应用
    (https://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/78739273)
    清华机器学习科学家李建:如何用深度学习来解析时空大数据?
    (https://www.leiphone.com/news/201706/cmxrqohKh0jryRBx.html)

    填数据:要同时考虑缺失点时序以及空间邻居的数据,不能只看自己的时间临近值。
    ***时空临近不一定都是对的,可能大部分都是对的,但不一定都对。
    ***定义好六种Data后,对每种Data设定特定的管理、挖掘和机器学习算法。

    平台:
    1)异构:结构&非结构
    2)多源:来自不同的领域和数据源
    3)多模:有文本的、影像的、语音的
    ***不管哪一家公司的云计算平台,都不能很好地支持时空大数据
    ***要融合多源数据,需要先把各类数据管理好,把它有机地索引在一起,这样才来得及做快速融合的问题,这即混合式索引,数据&数据关联起来,把不同领域数据融合在一起。

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