考古遗址发掘数据管理和分析技术研究与应用

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1、分类号：密级：TP3ll中文论文题目：单位代码：!Q335学号：21121152硕士学位论文究生廑闺英文论文题目：—Re—searchandApplicationofTechnologiesforDataManagementandAnalysisof_____________ll_o_-----------一NI—■_________oArchaeologicalExcavations．合作导师：浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宄成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰

2、写过的研究成果，也不包含为获得逝望盘鲎或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：杏国妈趸签字日期：为叶年3月g日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝'江盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝姿态堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：雹旧寤氆签字日期：∞f悔3月g日导师签名：溺粝

3、签字日期：∞／11戽多月男日浙江大学硕士学位论文摘要随着科技考古的广泛开展和不断深入，越来越多的考古数字资源产生出来，对考古研究与文物保护有着非常重要的价值。而数据挖掘技术作为大数据分析的利器，能够有效地应用于考古领域，从大量考古数据中发现隐藏的知识和规律，提高考古研究效率。因此，对考古数据资源的集成管理和挖掘分析具有重大意义和价值。本文针对考古数据分析中的两类常用需求：数据分类和相关性分析，以实际的考古研究工作为例，研究了数据挖掘方法在这两类问题中的应用。在考古数据分类方面，分别使用决策树和SVM分类方法，对良渚文化时期墓葬主人的社会等级进行分类预测。当前人工分类

4、的方式需要具备考古学知识，且这些知识并不明显，不能以简单规则集合的形式表示出来。通过挖掘随葬器物数据中隐含的模式，我们可以实现自动而准确的分类。实验表明使用SVM分类模型，并引入领域知识选择重要器物用于分类，能够取得很好的效果。在考古数据相关性分析方面，提出基于FP—Growth算法的关联规则挖掘的框架。框架允许用户预先选择感兴趣的数据记录和数据项，有针对性地进行数据分析，避免无关数据的干扰：通过设置基于兴趣度的结果过滤指标，大大减少无趣项集和规则的数量，方便考古研究人员快速发现感兴趣的项集和规则。使用框架对良渚遗址的随葬器物数据进行相关性分析，验证了框架的有效性和

5、实用性。最后本文对遗址发掘信息管理系统的设计和实现进行了介绍。系统实现了对大量多样的考古数据资源的集成管理，记录数据与资源文件的解耦存储和逻辑关联，以及资源文件的实时浏览，并针对上述两个考古研究问题，提供实用的考古数据挖掘分析功能。关键词：考古数据分析，考古数据挖掘，遗址发掘信息管理系统，良渚遗址浙江大学硕士学位论文AbstractAsthearchaeometricactivitiescontinuetodeepen，moreandmoreinvaluabledataresourcesgeneratefromarchaeologicalexcavations．Da

6、taminingtechnologieswhicharegoodatbigdataanalysiscanalsobeappliedtomassivearchaeologicaldatatopromotearchaeologicalresearch．Therefore，ithasgreatvaluetodoresearchontheintegratedmanagementandminingofarchaeologicalexcavationdata．Firstly,westudytheapplicationofclassificationmethodstOpredic

7、tthesocialclassofthedepartedinagrave．Thepredictionisdonemanuallynowadaysandneedsarchaeologicalknowledgewhichcannotberepresentedasasetofsimplerules．Thus，weapplyclassificationalgorithmsincludingdecisiontreeandSVMtolearntheimplicitknowledge，SOthatwecanpredictautomaticallyandcorrectly．Ex