Abstrakt. Spatial data mining är en process som används för att upptäcka intressanta men inte uttryckligen tillgängliga, mycket användbara mönster inbäddade i både rumsliga och icke-spatiala data, som eventuellt lagras i en rumslig databas. En viktig tillämpning av rumsliga datautvinningsmetoder är utvinning av kunskap från ett geografiskt informationssystem (GIS). INGENS (Inductive GEographic iNformation System) är en prototyp av GIS som integrerar datautvinningsverktyg för att hjälpa användare i deras uppgift att topografisk karttolkning. Den rumsliga datautvinningsprocessen riktar sig till en användare som kontrollerar parametrarna i processen med hjälp av en fråga skriven på ett gruvsökspråk. I detta dokument presenterar vi SDMOQL (Spatial Data Mining Object Query Language), ett rumsligt datautvinningsspråk som används i INGENS, vars design är baserad på standard OQL (Object Query Language). För närvarande stöder SDMOQL två datautvinningsuppgifter: att införa klassificeringsregler och upptäcka föreningsregler. För båda uppgifterna tillåter språket specificering av uppgiftsrelevanta data, den typ av kunskap som ska mineras, bakgrundskunskap och hierarkier, intressanta åtgärder och visualisering för upptäckta mönster. Vissa begränsningar i frågespråket identifieras av den särskilda gruvuppgiften. Syntaxen för frågespråket beskrivs och programmet för ett verkligt arkiv av kartor rapporteras kortfattat.
Den symboliska representationen av utbildning exempel automatiskt extraheras från kartor, även om det fortfarande kontrolleras av användaren som kan välja en lämplig nivå av abstraktion och / eller aggregering av data med hjälp av en data mining frågespråk REF.
A Data Mining Query Language for Knowledge Discovery in a Geographical Information System
{'venue': 'Database Support for Data Mining Applications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}