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1 Journal of CAEIT Vol. 8 No. 1 Feb 殝 檵檵 殝 殝 檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵檵 doi /j. issn 殝 王树良, 丁刚毅, 钟鸣 ( 北京理工大学软件学院, 北京 ) 对大数据背景下思考空间数据挖掘, 分析了空间数据在大数据中的基础地位, 综述了国际 学术界 企业界和政界对大数据的关注 ; 分析了空间大数据面临的垃圾多 污染重 利用难的现状, 剖析了空间大数据蕴含的价值 ; 探讨了从空间大数据中挖掘知识的技术, 以及知识变为数据智能的 途径 大数据 ; 空间数据挖掘 ; 数据智能 TP TN A On Spatial Data Mining under Big Data WANG Shu-liang DING Gang-yi ZHONG Ming School of Software Beijing Institute of Technology Beijing China Abstract Spatial data mining is thought over under the umbrella of big data in this paper. First of all it is analyzed that spatial data plays a primary role in big data for most objects are location-based distribution. The state-of-the-art of big data is summarized within researchers industries and governments of the world. Then facing such issues as data waste data pollution and difficult utilization the value of spatial big data are affirmed. Finally the techniques are analyzed to discover knowledge from spatial big data and to further make knowledge changed into data intelligence. Key words Big data Spatial data mining Data intelligence 1 big data volume variety velocity veracity 4 1 ~ %

2 Quick Bird IRS IKO- NOS 16 ~ 18 EOS MODIS ASTER 4-D CERES EOS-AM1 PM1 TB Landsat CT GPS RS GIS MOPIT MISR

3 Science Detecting Novel Associations in Large 14 Data Sets Gartner Hype Cycle for Big Data ~ 24 Microsoft 2011 Windows Hadoop Big Data Solution SQL Server 2012 IBM InfoSphere BigInsights 1. 3 SPSS Netezza 2010 Coremetrics Ama- Elastic MapReduce O Reilly Media zon 2009 Beautiful Data 9 Nature Hadoop Big data The Fourth Paradigm Data Intensive Scientific Discovery Data Appliance Global Pulse Big Data for Development Challenges & Opportunities BigQuery SQL Apple icloud Facebook The Open Science Compute Project EMC Greenplum HD Dealing with Data Science Signaling Science Translational Medicine Ha- Science Careers doop 80% Hadoop 5 McKinsey Big data the next frontier for innovation competition and productivity 6 TB Facebook Hadoop OceanBase 4 ~ TB Big Data Research and Development Initiative NSF CVDI Nature Biotechnology Finding correlations in big data DB2 NoSQL 2007 Cognos 2009 ILOG Oracle NoSQL Big Google Bigtable 1 Hadoop Yahoo

4 National Information Infrastructure 2010 National NASA Broadband Plan NASA Word Wind NASA USGS US Geological Survey USGS WMS National Aeronautics & Space Administration Modis NASA 2 3 USGS DMC NASA 2 NASA NASA IDC EB 2011 NASA 1. 8 ZB ZB TB 2. 1 NASA Cray 4 6 SQL NASA BitDefender 6 50% NASA

5 IDC % 3% % 28 ~ ~ WorldView 0. 5 m 2 ~ 3 m EO ~ nm 10 nm 28 ERDAS IMAGINE PCI ENVI

6 VCD CVD DVD ArcGIS ArcGIS Mobile Big Data Big Impact 2012 Gantner Big data is big money value 2 3 Google Earth 3D m m World Economic Forum IKONOS 2 Quick- Bird Google Earth Google Earth 3D

7 RFID 11 GPS GPS RS GIS GB IBM cm2 cm 35 TB 12 herbertsmithite wisdom

8 GPS

9 ~ GPS RS GIS 3 EMS MEMbrain DRS 6 IBM Sahana % 60% 50% ~ Development Challenges & Opportunities R OFFICE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY POLICY. Morgan Stanley Big Data Any 35 1 UNITED NATIONS GLOBAL PULSE Big Data for Executive Office of the President 2012 Fact Sheet Big Data across the Federal Government R /OL www. WhiteHouse. gov /OSTP.

10 OFFICE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY POLICY Executive Office of the President 2012 Obama Administration Unveils Big Data Initiative Announces $ 200 Million in New R&D Investments R /OL www. WhiteHouse. gov /OSTP. 4 MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE Big Data the Next Frontier for Innovation Competition and Productivity R RAJARAMAN A. ULLMAN J. D. Mining of Massive Datasets M. Cambridge Cambridge University Press LAPKIN A. Hype Cycle for Big Data R. Gartner Inc. G DENSHAM P J GOODCHILD M F. Spatial Decision Support Systems A Research Agenda C. Proceedings GIS / LIS'89 Orlando FL SHEKAR S XIONG H Eds.. Encyclopedia of GIS M. New York Springer MILLER H J HAN J. Geographic Data Mining and Knowledge Discovery M. 2nd edition. London Taylor and Francis ESTER M et al. Spatial Data Mining Databases Primitives algorithms and efficient DBMS support J. Data Mining and Knowledge Discovery New York John Wiley & Sons M BARABASI A L. Bursts The Hidden Patterns Behind Everything We Do M. Plume Books CRAGLIA M BIE K JACKSON D. Digital Earth 2020 M. Towards the Vision for the Next Decade J. International M. 34 MIKE PHELAN. The Death of Big Data EB /OL Forbes http / /www. forbes. com/sites /ciocentral / 15. M BURSTEIN F. HOLSAPPLE C W. Handbook of Decision Support System M. Berlin Springer CRESSIE N. Statistics for Spatial Data M. revised edition. New York John Wiley and Sons Inc HAINING R. Spatial Data Analysis Theory and Practice M. Cambridge Cambridge University Press GROSSNER K. GOODCHILD M CLARKE K. Defining a Digital Earth System J. Transactions in GIS MILLS M P OTTINO J M. The Coming Tech-led Boom N www. wsj. com. 21 DAVID N RESHEF et al. Detecting Novel Associations in Large Data Sets J. Science SURHONE L M TENNOE M T HENSSONOW S F. Big Data BigTable Cloud Computing Database Theory M. Betascript Publishing M M Koperski K. A Progressive Refinement Approach to Spatial Data Mining D. Ph. D. Thesis. British Columbia Simon Fraser University INTERNATIONAL DATA CORPORATION. Electronic Medicines Compendium IDC Digital Universe Study Big Data is Here Now What R SMETS P. Imperfect Information Imprecision and Uncertainty. In Uncertainty Management in Information Systems M. London Kluwer Academic Publishers SMITHSON M J. Ignorance and Uncertainty Emerging Paradigms M. New York Springer Verlag KIM W et al. A Taxonomy of Dirty Data J. Data Mining and Knowledge Discovery HERN NDEZ M A STOLFO S J. Real-world Data is Dirty Data Cleansing and the Merge /Purge Problem J. Data Mining and Knowledge Discovery Dasu T. Exploratory Data Mining and Data Cleaning M. 32 WANG S L. Spatial Data Mining Under Smart Earth C / / Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Granular Computing Journal of Digital Earth /10 /04 /the-death-of-big-data / MORGAN STANLEY. Cloud Computing Takes Off Market Set to Boom as Migration Accelerates R 王树良 ( 1974 ), 山东人, 教授, 主要 研究方向为空间数据挖掘 软件工程 ; slwang2011@ bit. edu. cn 丁刚毅 ( 1966 ), 内蒙古人, 教授, 主要研究方向为数 字表演与仿真 软件工程 ; 钟鸣 ( 1990 ), 四川人, 硕士生, 主要研究方向为软件工程

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