BN-Mapping：基于贝叶斯网络的地理空间数据可视分析
地理空间数据指的是带有显式地理位置信息的数据，此类数据通常是多源、多变量的，其各变量之间的因果关系是位置相关的、异构的及多面性的，这给多变量地理空间数据的分析带来了很大的挑战。文中基于贝叶斯网络，针对地理空间数据提出了一种新颖的可视分析方法。首先，文中用一种启发式的方法对原始的多变量地理空间数据进行离散化，将连续的变量转换成离散的变量；然后，该方法对离散化之后的数据进行训练，得到相应的贝叶斯网络模型；接着，该方法针对贝叶斯网络模型的拓扑结构、条件概率表及数据本身基于地理位置的分布关系等分别设计了可视化视图并进行可视化；最后，文中设计了一个可交互的可视分析界面，将多个可视化视图进行了有机的结合，允许用户对变量之间的地理位置相关的隐式关系进行交互的探索、发现及分析。文中对多个数据集进行了包括异常检测、地理分类和因果关系分析在内的多种任务的案例分析，结果表明文中提出的可视分析方法可以十分有效地帮助用户对地理空间数据进行分析。
贝叶斯网络、地理空间、可视分析、像素图
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金2015CB352503;国家自然科学基金61232012，61422211，61303141;中央高校基本科研业务费专项资金、浙江省自然科学基金Y12F020172，LZ12F02002资助．
2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
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