【摘 要】
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针对互联网地图上海量兴趣点的应用分析需要提高效率的问题,该文利用MongoDB设计并搭建了一个分布式集群,对这些互联网兴趣点数据进行了储存;然后通过MapReduce机制改进并实现了适用于海量兴趣点数据的空间同位模式挖掘的Apriori算法和几个常用的空间分布特征值计算方法;最后依据开放地理信息系统协会的Web处理服务规范,设计并实现了一个互联网兴趣点分布式分析服务实验系统。该文所提出的改进后的算
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针对互联网地图上海量兴趣点的应用分析需要提高效率的问题,该文利用MongoDB设计并搭建了一个分布式集群,对这些互联网兴趣点数据进行了储存;然后通过MapReduce机制改进并实现了适用于海量兴趣点数据的空间同位模式挖掘的Apriori算法和几个常用的空间分布特征值计算方法;最后依据开放地理信息系统协会的Web处理服务规范,设计并实现了一个互联网兴趣点分布式分析服务实验系统。该文所提出的改进后的算法在数据吞吐量和计算效率上有优越性,且计算效率比传统空间分析工具和传统Apriori算法有所提高。
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公共交通轨迹的规划和站点确定是很困难的,而出租车的GPS数据用处很大,能够挖掘出人们活动的热点,因此利用出租车的GPS数据有助于规划公交站点。本文基于武汉市出租车轨迹数据,提出了一种基于Canopy-K-means算法的公共交通站点的预测方法。该方法通过引入Canopy-K-means改进聚类算法,得到客源地的出行热点区域,并将该区域和已有公交站点对比,分析公交站点存在的合理性;然后采用数理统计的
基于笔者多年地籍调查的相关工作经验,以深圳市地籍总调查中的土地权属调查工作为研究对象,对深圳市开展权属调查工作的重点、难点进行了分析,提出了合理化的建议。
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近日,中国地图出版社正式出版世界首部中英双语《中华人民共和国土地覆被地图集》(1∶100万)(以下简称《地图集》)。在中国科学院总部召开的图集新闻发布会上,中科院院士徐冠华高度肯定了《地图集》的创新意义和社会价值,指出《地图集》的编制是我国土地覆被乃至地理学界具有里程碑意义的工作,该图集将成为我国重要的科学文献。《地图集》的编制历时六年,先后有来自中科院9个研究所和9所高校的240余名科技人员共同