55、复杂类型数据挖掘：从多维分析到网络应用

复杂类型数据挖掘：从多维分析到网络应用

1. 复杂数据挖掘概述

在当今数字化时代，大量的数据以各种复杂形式存储，如结构化、非结构化、超文本和多媒体数据等。因此，挖掘复杂类型的数据，包括对象数据、空间数据、多媒体数据、文本数据和网络数据，已成为数据挖掘领域中日益重要的任务。

2. 多维分析与复杂对象数据挖掘

在对象 - 关系和面向对象数据库中，可以进行多维分析和数据挖掘，具体方法如下：
- 基于类的泛化 ：对复杂对象进行泛化，包括集合值、列表值和其他复杂类型的数据，以及类/子类层次结构和类组合层次结构。
- 构建对象数据立方体 ：将数据组织成适合多维分析的结构。
- 基于泛化的挖掘 ：通过泛化操作发现有趣的模式。

对于计划数据库，可以采用基于泛化的分治方法进行挖掘，以在不同抽象级别上找到有趣的通用模式。

3. 空间数据挖掘

空间数据挖掘旨在从大型地理空间数据库中发现有趣的模式。可以构建包含空间维度和度量的空间数据立方体，并实现空间联机分析处理（OLAP），以促进多维空间数据分析。空间数据挖掘的内容包括：
- 挖掘空间关联和共定位模式 ：发现不同空间对象之间的关联关系。
- 聚类 ：将相似的空间对象分组。
- 分类 ：对空间对象进行分类。
- 空间趋势和异常值分析 ：分析空间数据的趋势和