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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