空间关系模型生成方法研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013532057密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）空间关系模型生成方法研究ResearchonMethodofGeneratingSpatialRelationsModels作者姓名：玄雪花专业：计算机软件与理论研究方向：空间推理指导教师：王生生教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年4月空间关系模型生成方法研究ResearchonMethodofGeneratingSpatialRelationsModels作者姓名：玄雪花专业名称：

2、计算机软件与理论指导教师：王生生教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月25日未鐘本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业设使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中百经注明引用的内容外，本论文

3、不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：２０１６年ｔ月日摘要摘要空间关系模型生成方法研究随着信息技术的发展，信息量骤然增大，信息的价值密度降低，庞大的信息量看似能够给人们提供更多想要的信息，事实上却是使人更难使用信息。因此，各种大数据技术应运而生，旨在对海量的数据进行专业化处理，通过对数据的获取、存储、管理和分析，为人们提供真正需要的信息。

4、空间信息作为海量信息的一种，被应用于人类生活的各个方面。无论是在互联网中新闻的推送、电子商务中广告的精准投放，还是导航和交通路况中对信息的分析，还是灾难后的政府救援，抑或是城市和企业发展中建筑的选址，都离不开大数据支持和对地理空间信息的分析。因此，对海量数据中空间关系的分析处理显得尤为重要。空间关系的研究已经有20多年的历史，空间关系被广泛地应用于空间推理和空间分析中，国内外已有不少学者做出了许多研究成果。现有的定性空间关系模型大多基于健全的代数系统，使用先验知识人工进行建模，现有简单空间关系模型不能

5、全面地表达实际应用中所需要的空间关系；现有复杂空间关系模型仅能针对特定的复杂空间关系进行识别，不具有通用性。用基于健全的代数系统的方法对大数据中空间关系人工构建空间关系模型，需要对空间对象的先验知识进行分析，需要考虑的元素很多，导致形式化表示系统极其复杂，甚至难以形式化表示，不能满足大数据时代中对空间关系表达的需求。为了解决现有空间关系模型中存在的以上问题，我们对空间关系推理方法进行了研究，本文提出了将定性空间推理与机器学习相结合生成空间关系模型的方法。本文的方法能够在不需要先验知识的情况下生成空间关

6、系模型，具有很好的通用性。本文的主要研究内容如下：(1)本文首先对空间推理中的空间关系这一研究热点的在当今时代的研究背景、研究意义以及目前的研究发展现状进行了阐述，然后介绍了本文的研究内容和全文的组织结构。(2)介绍了空间关系的基本概念和机器学习的相关知识，并对MLNB算法进行了描述。I摘要(3)通过对现有空间关系模型中存在的问题的分析，提出了生成空间关系模型的方法，介绍了该方法的流程。提出了空间关系的通用特征集合，详细介绍了对空间对象的区域分解，子区域和扩展区域的划分。并在此基础上，提出了特征分级策

7、略，将子区域分组并组合，以减少处理的特征数目。(4)将本文提出的生成空间关系模型的方法应用于多个数据集，通过对比应用于不同数据集的结果分析了本文方法的优点。将本文方法应用于中文文本的空间关系识别中，取得了较好的效果。(5)对全文的内容进行总结，并提出了对进一步工作的展望。关键词：定性空间推理，空间关系模型，通用特征集合，机器学习IIAbstractAbstractResearchonMethodofGeneratingSpatialRelationsModelsWiththedevelopmentof

8、informationtechnology,theamountofinformationincreasedrapidly,accompaniedwiththedecreasingofthevalueofinformation.Itseemsthatthehugeamountofinformationprovidesmoreandmoreconvenienceandprofit,whilethefactisthatitmakespeoplemorediff