全面解析基于空間數據庫的數據挖掘技術[2]

全面解析基于空間數據庫的數據挖掘技術[2]

作者：林夢　來源：賽迪網

　　以上幾種系統都是用自己開發的或GIS軟件開發商提供的GIS平臺、組件或中間件來實現SDM系統中空間數據管理和分析。本文中提出了空間數據挖掘系統一種新的實現方案，即以現在通用空間數據庫(Oracle Spatial)為核心，利用其空間數據管理和空間分析的能力，完成空間數據挖掘中大量的空間信息抽取任務，GIS組件只承擔對挖掘結果的地圖化顯示任務。采用這種模式，不僅可實現GIS系統與空間數據挖掘系統完全集成，并且由于大部分空間信息抽取過程直接在低層數據庫上進行，從而可大大提高計算效率。

　　新的空間數據挖掘系統結構如圖1所示。該系統的基本結構與一般數據挖掘系統相同，僅在數據挖掘和數據管理中增加了有關空間信息的抽取、空間數據管理和空間分析的功能，并建立了一個人機接口處理用戶的指令和顯示挖掘結果。

　　這種開發模式與現存開發模式的最大區別是用通用空間數據庫代替專門的GIS商用軟件實現空間數據管理和空間分析功能。它的優點如下：

　　(1)GIS商用軟件一般是為開發GIS系統而設計的。GIS作為一個獨立軟件系統時，需要具有完整的功能結構，而在為數據挖掘服務時，其主要目的在于為決策者提供決策對象及顯示作為挖掘結果的地圖，因此只要按需選取GIS的部分功能，而不必面面俱到。GIS的一些功能，如空間數據的管理和空間分析等，在通用空間數據庫系統中存在相似模塊，因此可由通用空間數據庫管理系統中已有功能得到?？臻g數據和屬性數據的查詢和空間操作可利用數據庫管理功能，數據挖掘分析模塊則可作為一個或多個模塊，由數據挖掘子系統統一管理，而空間數據的存儲管理與分析均交給通用空間數據庫完成。這樣不僅可減少系統的功能冗余，提高系統的一致性，還可更好地利用商用數據管理系統的各種優化技術來提高系統空間數據管理與分析的速度。

　　(2)從異構數據庫的集成和空間數據與屬性數據的統一管理來看，目前不同GIS廠商的遵循的空間數據格式標準不同，GIS通用平臺或組件一般只能直接處理本系統的空間數據文件，因此異種數據庫的集成是一個難題。而通用空間數據庫提供了數據轉換接口，可以將各種不同格式的空間數據轉換為統一的格式存入擴展的對象——關系數據庫，從而很好地解決了異種數據庫的集成的問題。另外，它還克服了GIS系統空間數據與屬性數據分離的缺點。

　　(3)從數據挖掘與空間數據庫技術結合來看，空間數據庫系統與數據挖掘系統完全分開的系統盡管簡單，但有不少缺點。首先，空間數據庫系統在存儲、組織、訪問和處理數據立方體方面提供了很大的靈活性和有效性。在空間數據庫(SDB)/空間數據倉庫(SDW)系統中，數據多半被很好地組織、索引、清理、集成或合并，使得找出任務相關的、高質量的數據成為一件容易的任務。不使用SDB/SDW系統，數據挖掘系統可能要花大量的時間查找、收集、清理和轉換數據。其次，在SDB或SDW系統中，有許多被測試的、可伸縮的算法和數據結構，因此，使用這種系統開發有效的、可伸縮的實現，是切實可行的。此外，大部分數據已經或將要存放在SDB/SDW系統中，不與這些系統耦合，數據挖掘系統就需要使用其它工具提取數據，使得很難將這種系統集成到信息處理環境。

　　(4)Oracle Spatial是專門為開發與執行大型企業空間數據倉庫而研制的產品，它在海量空間數據的存儲和組織上性能卓越，在開發基于空間數據倉庫的空間數據挖掘應用方面具有顯著的優勢。

　　(5)Oracle Spatial分擔了SDM算法中部分空間數據抽取的任務，減輕了數據挖掘子系統的負擔;另外，由于Oracle對分布式應用的良好支持，從而為實現分布式空間數據挖掘及并行空間數據挖掘提供了最佳方案。

　　基于以上方案，筆者實現了一個基于Oracle Spatial的分布式空間數據挖掘原型系統。系統由五部分組成：①圖形用戶界面：用于進行交互式的挖掘并顯示挖掘結果;②數據準備模塊：進行數據的選擇、預處理和轉換;③挖掘模塊：聚類、分類、關聯規則等空間數據挖掘功能及挖掘結果的評價;④空間數據管理模塊：執行數據準備模塊及挖掘模塊指定的空間操作;⑤數據庫服務器：管理作為挖掘目標的空間數據和非空間數據及概念層次庫、挖掘結果庫。挖掘目標的空間和非空間數據及概念層次的存儲和空間數據的管理由Oracle8.1.7 Spatial實現。數據準備算法和聚類、分類、關聯規則等挖掘算法在服務器端實現，并提供接口給客戶端，在客戶端用GIS組件MapX4.0實現挖掘結果的專題圖顯示。其編程工具為VC++6.0。

原文轉自：http://www.kjueaiud.com