1. 毕业设计（论文）主要目标：
大数据时代的普及，已经完全渗透到我们的生活，比如阿里巴巴的淘宝，网易云音乐等主流软件，均已大数据为背景，为用户提供更加优质的服务。
随着时代的进步，地理空间数据的挖掘，地理空间数据在原有的基础上，增添了新的时空，时态信息，为用户和社会发展带来了新的维度信息。
大数据时代的普及，已经完全渗透到我们的生活，比如阿里巴巴的淘宝，网易云音乐等主流软件，均已大数据为背景，为用户提供更加优质的服务。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本论文的主要研究内容大致可以分为以下三个部分：
1.对已知的数据挖掘算法进行总结分析。地理空间大数据挖掘仍然属于属于数据挖掘范畴，只是在原有的基础上增添了时空，时态信息。常见的原始的数据挖掘分析算法有决策树(DecisionTree)、模糊集(Fuzzy Sets)、神经网络(Neural Network) 、证据理论(EvidenceTheory)、遗传算法(Genetic Algorithm) 等。对比分析各个算法的适用范围，找出适合地理空间大数据的算法，如空间分类算法、空间聚类分析、基于Rough集方法等。
2.对案例进行对比分析。由于地理空间大数据设计范围广，本文主要阐述的是地理空间大户据挖掘算法在气象数据方面的应用，其次就是BIM 理念的规划监督测绘数据等时空大数据在数据分类、应用上的效率。
3. 主要参考文献
[1]于婷.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].通讯世界,2018,25(12):18-19.
[2]郑艳飞,荆培强,丁敏.基于Spark的空间大数据实时查询分析关键技术[J].电子技术与软件工程,2018(21):158.
[3]周尧,刘超,徐树楠,曹振宇,耿丽丽,刘建川,廖一铧.基于Spark与MongoDB的地理空间大数据应用分析系统设计与实现[J].测绘与空间地理信息,2018,41(09):71-74.
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