【摘 要】
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空间数据具有空间性、时间性、多维性、大数据量、空间关系复杂等特点,如何在空间大数据里面寻找模式、规律和特征知识,用于战场态势感知和战场空间管理,这需要利用和开发一
【机 构】
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国防大学信息作战与指挥训练教研部; 66194部队;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174156,61273189);中国博士后科学基金特别资助(2017T100791)
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空间数据具有空间性、时间性、多维性、大数据量、空间关系复杂等特点,如何在空间大数据里面寻找模式、规律和特征知识,用于战场态势感知和战场空间管理,这需要利用和开发一些非传统的数据筛选工具进行分析、挖掘。针对现有Apriori算法扫描数据库过于频繁的问题,结合Map Reduce的工作原理,对Apriori算法进行了改进,提出基于Map Reduce的空间大数据快速分析思路和技术框架,初步搭建了验证原型,对关键技术进行实验。实例验证结果表明,利用该技术路线和框架,可以提升海量空间数据的处理分析速度。
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