郭庆胜;王勇;蓝振家;周贺杰;刘纪平;纪莹莹;

• 1:武汉大学资源与环境科学学院
• 2:中国测绘科学研究院
• 3:北京四维图新科技股份有限公司

摘要(Abstract)：

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。

关键词(KeyWords)： 数据库;地图兴趣点;分布式计算;空间同位模式

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(41471384);; 国家“863”计划项目(2013AA12A403)

作者(Authors): 郭庆胜;王勇;蓝振家;周贺杰;刘纪平;纪莹莹;

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.01.016

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