Skip to main content
Top

2019 | OriginalPaper | Chapter

9. Räumliches Data-Mining und Big Geospatial Data

Author : Liqiu Meng

Published in: Geoinformatik

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

Activate our intelligent search to find suitable subject content or patents.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Im Zusammenhang mit der flächendeckenden Digitalisierung der Erdoberfläche geht dieses Kapitel auf die Eigenschaften der Big Data und die damit verbundenen wissenschaftlichen Herausforderungen für das Data-Mining ein. Die Rolle des raumzeitlichen Data-Mining für die Handhabung mit dem Big-Data-Ökosystem wird hervorgehoben. Einige exemplarische Forschungs- und Entwicklungsergebnisse entlang des Wertschöpfungsprozesses von Geodaten-Matching, Event-Mining bis hin zur Verhaltensinterpretation anhand der GPS-Trajektorien werden vorgestellt

Dont have a licence yet? Then find out more about our products and how to get one now:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literature
1.
go back to reference Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P. und Helbich, M.: An introduction to OpenStreetMap in geographic information science. In: Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P., Helbich, M. (Hrsg.) OpenStreetMap in GIScience – Experiences, Research and Appllications. Springer Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, S. 1–15. Springer, Cham/Heidelberg (2015) Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P. und Helbich, M.: An introduction to OpenStreetMap in geographic information science. In: Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P., Helbich, M. (Hrsg.) OpenStreetMap in GIScience – Experiences, Research and Appllications. Springer Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, S. 1–15. Springer, Cham/Heidelberg (2015)
2.
go back to reference Bond, R.-M., Fariss, C.-J., Jones, J.-J., Kramer, A.D.I., Marlow, C., Settle, J.-E., Fowler, J.-H.: A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization. Nature 489, 295–298 (2012)CrossRef Bond, R.-M., Fariss, C.-J., Jones, J.-J., Kramer, A.D.I., Marlow, C., Settle, J.-E., Fowler, J.-H.: A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization. Nature 489, 295–298 (2012)CrossRef
4.
go back to reference Ding, L., Fan, H., Meng, L.: Understanding taxi driving behaviors from movement data. In: AGILE’2015, Lisbon, 9–12 June 2015 Ding, L., Fan, H., Meng, L.: Understanding taxi driving behaviors from movement data. In: AGILE’2015, Lisbon, 9–12 June 2015
5.
go back to reference Ding, L., Yang, J., Meng, L.: Visual analytics for understanding traffic flows of transport hubs from movement data. In: Proceedings International Cartographic Conference 2015, Rio de Janeiro, 23–28 Aug 2015 Ding, L., Yang, J., Meng, L.: Visual analytics for understanding traffic flows of transport hubs from movement data. In: Proceedings International Cartographic Conference 2015, Rio de Janeiro, 23–28 Aug 2015
6.
go back to reference Hackeloeer, A., Klasing, K., Krisp, J.M., Meng, L.: Comparision of point matching techniques for road network matching. In: Shi, W., Wu, B., Stein, A. (Hrsg.) Uncertainty Modelling and Quality Control for Spatial Data. Tayler & Francis Group, London (2015) Hackeloeer, A., Klasing, K., Krisp, J.M., Meng, L.: Comparision of point matching techniques for road network matching. In: Shi, W., Wu, B., Stein, A. (Hrsg.) Uncertainty Modelling and Quality Control for Spatial Data. Tayler & Francis Group, London (2015)
7.
go back to reference Kremer, H., Kranen, P., Jansen, T., Seidl, T., Bifet, A., Holmes, G., Pfahringer, B.: An effective evaluation measure for clustering on evolving data streams. In: Proceedings of the 17th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Diego (2011) Kremer, H., Kranen, P., Jansen, T., Seidl, T., Bifet, A., Holmes, G., Pfahringer, B.: An effective evaluation measure for clustering on evolving data streams. In: Proceedings of the 17th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Diego (2011)
8.
go back to reference Kubat, M., Bratko, I., Michalski, R.-S.: A review of machine learning methods. In: Michalski et al. (Hrsg.) Machine Learning and Data Mining – Methods and Applications, S. 3–69. John Wiley, New York (1998) Kubat, M., Bratko, I., Michalski, R.-S.: A review of machine learning methods. In: Michalski et al. (Hrsg.) Machine Learning and Data Mining – Methods and Applications, S. 3–69. John Wiley, New York (1998)
9.
go back to reference Lazer, D., Kennedy, R., King, G., Vespignani, A.: The parable of Google flu: traps in big data analysis. Science 343, 1203–1205 (2014)CrossRef Lazer, D., Kennedy, R., King, G., Vespignani, A.: The parable of Google flu: traps in big data analysis. Science 343, 1203–1205 (2014)CrossRef
10.
go back to reference Liu, L.: Data model and algorithms for multimodal route planning with transportation networks. Dissertation, Lehrstuhl für Kartographic, TUM (2010) Liu, L.: Data model and algorithms for multimodal route planning with transportation networks. Dissertation, Lehrstuhl für Kartographic, TUM (2010)
11.
go back to reference Meng, L.: Kartographie für Jedermann und Jedermann für Kartographie – Warum und Wie? Kartographische Nachrichten, S. 246–253 (2011) Meng, L.: Kartographie für Jedermann und Jedermann für Kartographie – Warum und Wie? Kartographische Nachrichten, S. 246–253 (2011)
12.
go back to reference Mertens, P., Wieczorrek, H.-W.: Data X Strategien: data warehouse, data mining und operationale Systeme für die Praxis Kapitel 2. Springer, Heidelberg (2013) Mertens, P., Wieczorrek, H.-W.: Data X Strategien: data warehouse, data mining und operationale Systeme für die Praxis Kapitel 2. Springer, Heidelberg (2013)
13.
go back to reference Mooney, P.: An outlook for OpenStreetMap. In: Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P., Helbich, M. (Hrsg.) OpenStreetMap in GIScience – Experiences, Research and Appllications. Springer Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, S. 319–324. Springer Cham, Heidelberg (2015) Mooney, P.: An outlook for OpenStreetMap. In: Arsanjani, J., Zipf, A., Mooney, P., Helbich, M. (Hrsg.) OpenStreetMap in GIScience – Experiences, Research and Appllications. Springer Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, S. 319–324. Springer Cham, Heidelberg (2015)
14.
go back to reference Polous, K., Krisp, J., Meng, L., Xiao, J., Shrestha, B.: OpenEventMap; a volunteered location based service. In: Proceedings of International Cartographic Conference, Rio de Janeiro, 23–28 Aug 2015 Polous, K., Krisp, J., Meng, L., Xiao, J., Shrestha, B.: OpenEventMap; a volunteered location based service. In: Proceedings of International Cartographic Conference, Rio de Janeiro, 23–28 Aug 2015
16.
go back to reference Schoeneberg, K.-P., Pein, J.: Einsatz fortschrittlicher Visualisierungsmöglichkeiten zur Komplexitätsbeherrschung betriebswirtschaftlicher Sachverhalte im Unternehmen. In: Schoeneberg, K.-P. (Hrsg.) Komplexitätsmanagement in Unternehmen, S. 309–354. Gabler Verlag, Wiesbaden (2014)CrossRef Schoeneberg, K.-P., Pein, J.: Einsatz fortschrittlicher Visualisierungsmöglichkeiten zur Komplexitätsbeherrschung betriebswirtschaftlicher Sachverhalte im Unternehmen. In: Schoeneberg, K.-P. (Hrsg.) Komplexitätsmanagement in Unternehmen, S. 309–354. Gabler Verlag, Wiesbaden (2014)CrossRef
17.
go back to reference Sui, L., Meng, L.: Adding the value of NavTech road database: an implementation of spatial data mining techniques. J. Geogr. Sci., Acta Geogr. Sin. 11, 69–73 (2001). Beijing Sui, L., Meng, L.: Adding the value of NavTech road database: an implementation of spatial data mining techniques. J. Geogr. Sci., Acta Geogr. Sin. 11, 69–73 (2001). Beijing
18.
go back to reference Zhang, J.: A congruent hybrid model for conflation of satellite image and road database. Dissertation, Lehrstuhl für Kartographie, TUM (2013) Zhang, J.: A congruent hybrid model for conflation of satellite image and road database. Dissertation, Lehrstuhl für Kartographie, TUM (2013)
19.
go back to reference Zhang, M.: Methods and implementations of road-network matching. Dissertation, Lehrstuhl für Kartographie, TUM (2009) Zhang, M.: Methods and implementations of road-network matching. Dissertation, Lehrstuhl für Kartographie, TUM (2009)
Metadata
Title
Räumliches Data-Mining und Big Geospatial Data
Author
Liqiu Meng
Copyright Year
2019
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-47096-1_70

Premium Partner