異質稀疏分布時空數據插值、重構與預測方法探討

作者：程詩奮,彭澎,張恒才,陸鋒

摘要：時空數據挖掘是地理信息科學的核心研究命題。大數據時代,地理時空數據的爆炸性增長對時空知識發現提出了迫切的需求,促進了時空數據挖掘技術不斷發展。然而,時空大數據普遍存在的異質性與稀疏分布特征制約了時空數據挖掘算法的實現,顯著影響了自然和社會復雜系統刻畫與分析能力。鑒于此,圍繞異質稀疏分布時空數據表達與應用過程中面臨的系列瓶頸問題開展研究,探討了缺失時空數據插值、稀疏時空數據重構、時空狀態預測等時空數據挖掘重點任務的研究現狀和存在問題,凝練了關鍵的科學問題,并提出了相應的解決方案,以期豐富時空數據挖掘領域的方法體系,提升時空數據建模的質量與應用價值。

發文機構：中國科學院地理科學與資源研究所資源與環境信息系統國家重點實驗室 中國科學院大學

關鍵詞：時空自相關時空異質性時空插值時空預測多任務多視圖學習spatiotemporal autocorrelationspatiotemporal heterogeneityspatiotemporal interpolationspatiotemporal predictionmulti-task and multi-view learning

分類號： P208[天文地球—地圖制圖學與地理信息工程]