趙文博 王曙燕

摘 要：文章主要圍繞可視化交互空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，闡述了可視化與空間數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系、交互可視化的關(guān)鍵方式。進(jìn)而對數(shù)據(jù)挖掘中的兩種常用技術(shù)做出了進(jìn)一步探究，以供相關(guān)人員參考。

關(guān)鍵詞：可視化；交互；空間數(shù)據(jù)挖掘

目前，在地理信息獲取技術(shù)的快速發(fā)展中，存儲在空間數(shù)據(jù)庫中空間數(shù)據(jù)的深度與廣度也獲得了進(jìn)一步發(fā)展，傳統(tǒng)的空間統(tǒng)計與分析方式已很難對此進(jìn)行快速且有效的處理與分析。因此，為了讓這些數(shù)據(jù)能夠得到更為有效的處理與分析，空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便隨之產(chǎn)生。

1 可視化與空間數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系

空間數(shù)據(jù)挖掘的知識發(fā)現(xiàn)，主要是針對有一定可視化需求的地理空間數(shù)據(jù)，對于廣大用戶來講，地理可視化可以為其提供符合空間目標(biāo)心理認(rèn)知過程的相關(guān)信息呈現(xiàn)與實際分析環(huán)境，因此可考慮把空間數(shù)據(jù)挖掘過程放置在地理可視化的環(huán)境下實行。針對知識發(fā)現(xiàn)與構(gòu)造而言，可視化具有以下比較突出的兩點優(yōu)勢：（1）提供較強的交互功能，使用戶可以將自身的能動性自由發(fā)揮出來，并對數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行較好的控制。（2）提供較為豐富的可視化表現(xiàn)能力，根據(jù)空間數(shù)據(jù)的各個維度與角度一起進(jìn)行分析，這對于用戶進(jìn)一步理解問題與選擇更加適宜的數(shù)據(jù)挖掘模型算法非常有利。根據(jù)空間數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的整個過程來講，差不多所有過程均能與可視化相結(jié)合，其中包含數(shù)據(jù)選擇過程與數(shù)據(jù)預(yù)處理階段等，可視化方式對知識的整合、提取與傳輸具有非常重要的作用[1]?？偠灾?，針對空間知識發(fā)現(xiàn)來講，其必須經(jīng)歷一個循環(huán)過程，即數(shù)據(jù)挖掘算法運用、結(jié)果檢測與可視化、將挖掘方式加以改善。在此整個過程當(dāng)中，針對有關(guān)用戶將自身視覺觀察能力與專家知識的合理融入，可視化環(huán)境對此具有重大意義。

2 交互可視化的關(guān)鍵方式

經(jīng)常使用的可視化技術(shù)主要有以下幾個方面。

2.1 基本查詢觀察技術(shù)

包含地圖平移、放縮、視點選取與其他不同圖形，比如，空間查詢與選取技術(shù)等。

2.2 色彩的運用

人們對于色彩非常敏感，因而在可視化中，色彩有著很關(guān)鍵的地位，通常情況下，可利用色彩將數(shù)據(jù)的實際變化趨勢、部分分布規(guī)律等方面清楚表示出來。在交互可視化中，應(yīng)當(dāng)讓用戶自由對不同色彩形式的數(shù)據(jù)描述進(jìn)行選擇，色相、亮度與飽和度等，用戶可任意將此加以調(diào)整，同時系統(tǒng)環(huán)境也應(yīng)當(dāng)為其提供部分較為有效的色彩形式，從而讓用戶有更多選擇。

2.3 自動專題制圖技術(shù)

在時空數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘過程中，會有很多不同的專題地圖。不過，怎樣才能將一些專題信息更好地體現(xiàn)出來，也變成了用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的一種負(fù)擔(dān)。而自動專題制圖技術(shù)，則能夠利用系統(tǒng)內(nèi)置的地圖制圖知識，將數(shù)據(jù)信息在地圖上自動體現(xiàn)出來。這種方式不僅能夠使用戶對于這一方面的負(fù)擔(dān)得到有效降低，并且還能較好地防止因為沒有足夠的地圖知識而致使不適宜的表示，從而讓用戶可以投入更多精力對數(shù)據(jù)做出進(jìn)一步分析。

2.4 不確定數(shù)據(jù)與缺失數(shù)據(jù)可視化

在空間數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，數(shù)據(jù)的不確定與缺失現(xiàn)象普遍存在，怎樣利用可視化方式讓用戶真正意識到數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，同時在之后的數(shù)據(jù)分析中采用與之對應(yīng)的方法進(jìn)行有效處理，這也變成需要進(jìn)行深入探究的關(guān)鍵問題。針對數(shù)據(jù)的不確定性，在一般情況下，都會通過色彩尤其是飽和度與色調(diào)之間的調(diào)配，同時與其他數(shù)據(jù)視圖并列或是疊置進(jìn)行表達(dá)，也可利用符號的模糊化將此類信息呈現(xiàn)出來。而針對數(shù)據(jù)的缺失現(xiàn)象，通?？墒褂霉潭ㄖ荡嫱瑫r在圖形中體現(xiàn)出來，這種方式能夠較好地發(fā)現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)的實際分布情況[2]。

3 數(shù)據(jù)挖掘中的兩種常用技術(shù)

3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和決策樹

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)主要是對一組數(shù)據(jù)變量之間概率的有關(guān)關(guān)系進(jìn)行表示的圖形模型，如圖1所示是一個典型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要體現(xiàn)了4個變量之間的相互關(guān)系。其來源于人工智能領(lǐng)域，最初是在專家系統(tǒng)當(dāng)中加以應(yīng)用，關(guān)鍵是對不確定信息進(jìn)行有效處理。其呈現(xiàn)出的形式屬于一個網(wǎng)狀模型，而在這之中的概率模型則是根據(jù)貝葉斯理論而獲得。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在可視化空間數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，主要可以從用戶界面交互、地理信息學(xué)當(dāng)中的空間決策支持與環(huán)境制圖方面體現(xiàn)出來[3]。

決策樹主要是一種樹狀結(jié)構(gòu)，通常是對一組數(shù)據(jù)訓(xùn)練以后所獲得的結(jié)果，依照某一屬性將數(shù)據(jù)集合進(jìn)行的實際測試便是其內(nèi)結(jié)點，進(jìn)而根據(jù)各個數(shù)據(jù)記錄，將此不一樣的屬性值分成較多分支，而針對最后的葉結(jié)點而言，則是將最終類型或類型的分布體現(xiàn)出來。決策樹圖形很容易可視化，并且對于其原理與實際形式的理解也并不是非常困難，因此在空間數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)過把決策樹可視化，同時和地圖進(jìn)行動態(tài)連接，便能夠?qū)⒖臻g數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更好地體現(xiàn)出來。這對于用戶進(jìn)一步分析空間數(shù)據(jù)有很大幫助，并且還能夠使人們的分析決策能力得到一定提升。

3.2 在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中，決策樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有機結(jié)合

針對兩者的有機結(jié)合，根據(jù)緊密程度可將此分為以下幾個層次

3.2.1 結(jié)果校驗比較

其主要是指針對某項實際任務(wù)（通常為監(jiān)督分類），可各自經(jīng)過決策樹方式與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)，進(jìn)而比較兩者所獲得的最終結(jié)果，以此使結(jié)果校驗的根本目的得以實現(xiàn)，并且還能夠讓某種模型對于目前也許會出現(xiàn)問題的情況得到避免。

3.2.2 線性結(jié)合

主要是指先利用某種方式的預(yù)處理，之后再把中間結(jié)果導(dǎo)入另外一種方式，從而獲得最終結(jié)果。因為決策樹計算相對較為簡單，已有的決策樹算法通常具備了對數(shù)據(jù)“噪聲”或者缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理的能力。而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則相反，其學(xué)習(xí)非常繁雜，特別是在數(shù)據(jù)量比較大等有關(guān)狀態(tài)下更加顯著。因此，可先采用決策樹方式將一些數(shù)據(jù)加以處理，之后再對運用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)開展進(jìn)一步數(shù)據(jù)挖掘工作進(jìn)行考慮。此外，因為決策樹方式能夠獲得相應(yīng)規(guī)則，所以此類規(guī)則便可當(dāng)作用戶的先驗知識，進(jìn)而將其引進(jìn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)當(dāng)中。反之，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)因為自身能夠較好地考慮到先驗知識的優(yōu)勢，所以可先將其當(dāng)作一種知識表達(dá)的圖形模型，以此在一定程度上制約決策樹方式的假設(shè)空間，讓計算量得到大幅降低。此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還能夠?qū)⒍嘣磾?shù)據(jù)融入統(tǒng)一的模型當(dāng)中，從而在統(tǒng)一的圖形模型中，更好地采用其他數(shù)據(jù)挖掘方式，將多源數(shù)據(jù)的可靠性問題加以處理[4]。

3.2.3 完全結(jié)合

兩者的完全結(jié)合必須具有高度交互可視化的界面，用戶可在任意時間對知識發(fā)現(xiàn)的整個過程進(jìn)行干預(yù)或監(jiān)控，可在任意時間通過某種方式分析與處理中間結(jié)果，同時也可將目前的分析進(jìn)程中止，實行回溯分析。此種方式是最為理想且很難實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)形式，用戶在處理有關(guān)問題時，可根據(jù)多個模型與不同角度做出深入分析，進(jìn)而使結(jié)果更加可靠，并讓用戶參與度得到進(jìn)一步提升。用戶的先驗知識不單只是在數(shù)據(jù)挖掘的初期才會將其作用發(fā)揮出來，同時還能在后期幫助用戶將處理進(jìn)程進(jìn)行有效調(diào)整，并及時發(fā)現(xiàn)也許會產(chǎn)生的錯誤。這樣不但能夠獲得新知識，而且又能將此當(dāng)作新的先驗知識而融入以后的知識發(fā)現(xiàn)當(dāng)中。實際上就是把整個數(shù)據(jù)挖掘過程轉(zhuǎn)換成一個循環(huán)交替、逐漸上升的過程，進(jìn)而使其可靠性與透明度得到一定提升[5]。

具體而言，先經(jīng)過決策樹方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使某種數(shù)據(jù)減量目的得以實現(xiàn)，其次則可利用貝葉斯網(wǎng)路分析變量之間的關(guān)系，把有關(guān)變量經(jīng)過決策樹算法獲得多個決策樹模型，因為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與貝葉斯統(tǒng)計方式能夠較好地防止數(shù)據(jù)過配，而針對此類多個決策樹模型，則需要重新經(jīng)過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)驗證，此外還可利用不一樣的決策樹剪裁算法進(jìn)行比較，這樣不但在選擇決策樹模型時更加方便，并且也能夠?qū)⒉煌舨梅绞降男阅茏龀鲞M(jìn)一步分析與比較。反之，決策樹模型同樣也可對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)獲得的因果關(guān)系與局部概率的具體分布進(jìn)行驗證。整個過程不管是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，或者決策樹，均是以可視化方式來表現(xiàn)出來，不同視圖之間可進(jìn)行連接，這樣在做比較與分析時則會更加容易。

4 結(jié)語

在空間數(shù)據(jù)探究分析過程中，把可視化技術(shù)與空間數(shù)據(jù)挖掘這兩種方式進(jìn)行有機結(jié)合，使其成為一種可視化交互空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這對于大量空間分析與空間決策具有很大幫助。針對可視化交互空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，應(yīng)當(dāng)將地圖的優(yōu)勢充分發(fā)揮出來，尤其是動態(tài)交互地圖，其對空間信息傳輸與引導(dǎo)用戶思維具有重大意義。

[參考文獻(xiàn)]

[1]王玲.基于GIS空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究[J].測繪與空間地理信息，2013（6）：121-123.

[2]南麗麗.基于云模型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2013（7）：65.

[3]朱亞瓊.可視化驅(qū)動的交互式數(shù)據(jù)挖掘方法研究[J].電腦知識與技術(shù)，2016（36）：4-5.

[4]賈澤露，張彤.基于GIS與SDM技術(shù)的可視化空間數(shù)據(jù)分類研究[J].測繪科學(xué)，2012（1）：115-118，165.

[5]劉耀林，張彤.可視化交互空間數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].武漢大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版），2016（10）：916-919.