時空間データマイニングとは何ですか？

時空間データマイニングは、時空間データからパターンと知識を見つけるプロセスを定義します。時空間データマイニングの例には、都市や土地の開発履歴の検索、気象設計の発見、地震やハリケーンの予測、地球温暖化の傾向の決定が含まれます。

携帯電話、GPSデバイス、インターネットベースの地図サービス、気象サービス、デジタルアース、衛星、RFID、センサー、ワイヤレス、ビデオテクノロジーの認知度を考えると、時空間データマイニングは重要になり、広範囲にわたる影響があります。

時空間データにはいくつかの種類があり、移動物体データが重要です。たとえば、動物科学者は野生生物の遠隔測定装置を接続して生態学的行動を調査し、モビリティマネージャーはGPSを車に組み込んで優れた監視および誘導車両に接続し、気象学者はハリケーンを見つけるために気象衛星とレーダーを必要とします。

複数の移動オブジェクトの移動設計のマイニングなどの移動オブジェクトデータマイニングのインスタンス（つまり、移動クラスター、リーダーとフォロワー、マージ、コンボイ、スウォーム、ピンサーを含む複数の移動オブジェクト間の関係の検出、およびさまざまな集合的な移動パターン。

サイバーフィジカルシステム（CPS）には、一般に、相互作用する膨大な数の物理コンポーネントとデータコンポーネントが含まれています。 CPSシステムを相互接続して、巨大な異種サイバーフィジカルネットワークを形成することができます。

サイバーフィジカルネットワークのインスタンスには、患者監視システムを患者データのWebと緊急管理システムに接続する患者ケアシステムが含まれています。

複数のセンサーやビデオカメラを含む交通監視ウェブを交通データおよび制御システムに接続する交通システム。センサーネットワークを戦場データ分析システムに接続する戦場司令官システム。

サイバーフィジカルシステムで生成されたデータは、強力で、爆発的で、ノイズが多く、一貫性がなく、相互に依存しています。これには、豊富な時空間データが含まれ、リアルタイムの意思決定に不可欠です。

マルチメディアデータマイニングは、画像データ、ビデオデータ、オーディオデータ、シーケンスデータ、テキスト、テキストマークアップ、リンケージなどのハイパーテキストデータなど、マルチメディアオブジェクトの膨大なセットを保存および管理するマルチメディアデータベースから興味深いデザインを見つけることです。

マルチメディアデータマイニングは、画像処理と知覚、コンピュータビジョン、データマイニング、およびパターン識別を統合する学際的な領域です。マルチメディアデータマイニングには、コンテンツベースの検索と類似性検索、および一般化と多次元分析を含むいくつかの問題があります。マルチメディアデータキューブには、マルチメディアデータのより多くのディメンションとメジャーが含まれています。

テキストマイニングは、データ検索、データマイニング、機械学習、統計、計算言語学を利用する学際的なアプリケーションです。データの大部分は、ニュース記事、ハイテクペーパー、書籍、デジタルライブラリ、電子メールメッセージ、ブログ、Webページなどのテキストとして保存されます。