Извлечение данных и знаний из пространственно-временных систем
Важными областями исследований являются извлечение информации и обнаружение знаний. Большинство работ может быть разделено на три категории:
- Извлечение темпоральных ассоциациативных правил, которые определяют зависимости в транзакционных и реляционных данных, обладающих темпоральным компонентом. В меньшем числе работ исследуются методы извлечения пространственных ассоциативных правил.
- Пространственная кластеризация с целью группировки схожих объектов в один кластер и разнесения различных объектов по разным кластерам. В данном случае схожесть определяется как пространственными, так и непространственными атрибутами объектов, а также любыми другими неоднородностями, которые могут присутствовать.
- Анализ временных последовательностей ст целью обнаружения часто встречающихся шаблонов в значениях атрибутов с течением времени.
Значительная часть этих исследований направлена на поиск семантики пространства и времени, дающей возможность использования алгоритмов извлечения знаний. Однако в большинстве случаев применяется либо пространственная, либо темпоральная семантика, а не их комбинация
