基于空間數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1　空間數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)面臨的困難

從空間數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)的傳統(tǒng)途徑是通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、空間分析等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。但是在空間數(shù)據(jù)庫(kù)隱含知識(shí)的發(fā)現(xiàn)方面，只單獨(dú)依賴(lài)某一種技術(shù)，往往存在著這樣或那樣的缺陷。

對(duì)于專(zhuān)家系統(tǒng)來(lái)講，專(zhuān)家系統(tǒng)不具備自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力，GIS中的專(zhuān)家系統(tǒng)也達(dá)不到真正的智能系統(tǒng)的要求，僅能利用已有的知識(shí)進(jìn)行推導(dǎo)。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘來(lái)講，空間數(shù)據(jù)庫(kù)與普通數(shù)據(jù)庫(kù)的在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制的不同和空間數(shù)據(jù)的相互依賴(lài)性等特點(diǎn)決定了在空間數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法直接采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法。

對(duì)于空間分析來(lái)講，雖然空間分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法可以很好地處理數(shù)字型數(shù)據(jù)，但是它存在的問(wèn)題很多，如統(tǒng)計(jì)方法通常假設(shè)空間分布的數(shù)據(jù)間是統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立的，而現(xiàn)實(shí)中空間對(duì)象間一般是相互關(guān)聯(lián)的；其次，統(tǒng)計(jì)模型一般只有具有相當(dāng)豐富領(lǐng)域知識(shí)和統(tǒng)計(jì)方面經(jīng)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)專(zhuān)家才能用；另外，統(tǒng)計(jì)方法對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算代價(jià)非常高，所以在處理海量數(shù)據(jù)方面能力較低。

從上面的分析可以看出，由于空間數(shù)據(jù)具有諸多特點(diǎn)，因此在空間數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)，需要克服使用單一技術(shù)的缺陷，即需要融合多種不同技術(shù)。所以研究人員提出了空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)解決從空間數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)的難題。

空間數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科和多種技術(shù)交*綜合的新領(lǐng)域，它綜合了機(jī)器學(xué)習(xí)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、專(zhuān)家系統(tǒng)、可移動(dòng)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)、遙感、基于知識(shí)的系統(tǒng)、可視化等領(lǐng)域的有關(guān)技術(shù)。

空間數(shù)據(jù)挖掘利用空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、空間推理、計(jì)算幾何學(xué)等技術(shù)，把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)擴(kuò)充到空間數(shù)據(jù)庫(kù)并提出很多新的有效的空間數(shù)據(jù)挖掘方法。與傳統(tǒng)空間分析方法相比，它在實(shí)現(xiàn)效率、與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)合、與用戶(hù)的交互、發(fā)現(xiàn)新類(lèi)型的知識(shí)等方面的能力大大增強(qiáng)?？臻g數(shù)據(jù)挖掘能與GIS的結(jié)合，使GIS系統(tǒng)具有自動(dòng)學(xué)習(xí)的功能，能自動(dòng)獲取知識(shí)，從而成為真正的智能空間信息系統(tǒng)。

2　擴(kuò)展傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法到空間數(shù)據(jù)庫(kù)

空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)按功能劃分可分為三類(lèi)：描述、解釋、預(yù)測(cè)。描述性的模型將空間現(xiàn)象的分布特征化，如空間聚類(lèi)。解釋性的模型用于處理空間關(guān)系，如處理一個(gè)空間對(duì)象和影響其空間分布的因素之間的關(guān)系。預(yù)測(cè)型的模型用來(lái)根據(jù)給定的一些屬性預(yù)測(cè)某些屬性。

預(yù)測(cè)型的模型包括分類(lèi)、回歸等。以下介紹將幾個(gè)典型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)聚類(lèi)、分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則擴(kuò)展到空間數(shù)據(jù)庫(kù)的方法。

聚類(lèi)分析方法按一定的距離或相似性測(cè)度將數(shù)據(jù)分成一系列相互區(qū)分的組，而空間數(shù)據(jù)聚類(lèi)是按照某種距離度量準(zhǔn)則，在某個(gè)大型、多維數(shù)據(jù)集中標(biāo)識(shí)出聚類(lèi)或稠密分布的區(qū)域，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的整個(gè)空間分布模式。

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)中的聚類(lèi)分析方法對(duì)海量數(shù)據(jù)效率很低，而數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)方法可以大大提高聚類(lèi)效率。文獻(xiàn)[1]中提出兩個(gè)基于CLARANS聚類(lèi)算法空間數(shù)據(jù)挖掘算法SD和ND，可以分別用來(lái)發(fā)現(xiàn)空間聚類(lèi)中的非空間特征和具有相同非空間特征的空間聚類(lèi)。

SD算法首先用CLARANS算法進(jìn)行空間聚類(lèi)，然后用面向?qū)傩詺w納法尋找每個(gè)聚類(lèi)中對(duì)象的高層非空間描述；ND算法則反之。文獻(xiàn)[4]中提出一種將傳統(tǒng)分類(lèi)算法ID3決策樹(shù)算法擴(kuò)展到空間數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，該算法給出了計(jì)算鄰近對(duì)象非空間屬性的聚合值的方法，并且通過(guò)對(duì)空間謂詞進(jìn)行相關(guān)性分析和采用一種逐漸求精的策略使得計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度大大降低。

Koperski等[4]將大型事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則概念擴(kuò)展到空間數(shù)據(jù)庫(kù)，用以找出空間對(duì)象的關(guān)聯(lián)規(guī)則。此方法采用一種逐漸求精的方法計(jì)算空間謂詞，首先在一個(gè)較大的數(shù)據(jù)集上用MBR最小邊界矩形結(jié)構(gòu)技術(shù)對(duì)粗略的空間謂詞進(jìn)行近似空間運(yùn)算，然后在裁剪過(guò)的數(shù)據(jù)集上用代價(jià)較高的算法進(jìn)一步改進(jìn)挖掘的質(zhì)量。

3　空間數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)技術(shù)

空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，空間數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的管理，它的實(shí)現(xiàn)效率對(duì)整個(gè)挖掘系統(tǒng)有著舉足輕重的影響。所以下面詳細(xì)介紹空間數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。

根據(jù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)中空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的管理方式，空間數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種實(shí)現(xiàn)模式：集成模式和混合模式。后者將非空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，將空間數(shù)據(jù)存放在文件系統(tǒng)中。

這種采用混合模式的空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，空間數(shù)據(jù)無(wú)法獲得數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的有效管理，并且空間數(shù)據(jù)采用各個(gè)廠商定義的專(zhuān)用格式，通用性差。而集成模式是將空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，因此現(xiàn)在的GIS軟件都在朝集成結(jié)構(gòu)的空間數(shù)據(jù)庫(kù)方向發(fā)展。

下面對(duì)集成結(jié)構(gòu)的空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)中的兩個(gè)主流技術(shù)基于空間數(shù)據(jù)引擎技術(shù)的空間數(shù)據(jù)庫(kù)和以O(shè)racle Spatial為代表的通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較分析。

空間數(shù)據(jù)引擎是一種處于應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)之間的中間件技術(shù)。使用不同GIS廠商的客戶(hù)可以通過(guò)空間數(shù)據(jù)引擎將自身的數(shù)據(jù)交給大型關(guān)系型DBMS統(tǒng)一管理；同樣，客戶(hù)也可以通過(guò)空間數(shù)據(jù)引擎從關(guān)系型DBMS中獲取其他類(lèi)型GIS的數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)化成客戶(hù)可使用的方式。

它們大多是在Oracle8i Spatial(較成熟的空間數(shù)據(jù)庫(kù)版本8.1.7于2000年9月推出)推出之前由GIS軟件開(kāi)發(fā)商提供的將空間數(shù)據(jù)存入通用數(shù)據(jù)庫(kù)的解決方案，且該方案價(jià)格昂貴。

Oracle Spatial提供一個(gè)在數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中管理空間數(shù)據(jù)的完全開(kāi)放體系結(jié)構(gòu)。Oracle Spatial提供的功能與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器完全集成。用戶(hù)通過(guò)SQL定義并操作空間數(shù)據(jù)，且保留了Oracle的一些特性，如靈活的n-層體系結(jié)構(gòu)，對(duì)象定義，健壯的數(shù)據(jù)管理機(jī)制，Java存儲(chǔ)過(guò)程。

它們確保了數(shù)據(jù)的完整性、可恢復(fù)能力和安全性，而這些特性在混合模式結(jié)構(gòu)中幾乎不可能獲得。在Oracle Spatial中，用戶(hù)可將空間數(shù)據(jù)當(dāng)作數(shù)據(jù)庫(kù)的特征使用，可支持空間數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)制、分布式空間數(shù)據(jù)庫(kù)以及高速的批量裝載，而空間中間件則不能。

除了允許使用所有數(shù)據(jù)庫(kù)特性以外，Spatial Cart ridge還提供用戶(hù)使用行列來(lái)快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)。使用簡(jiǎn)單的SQL語(yǔ)句，應(yīng)用者就能直接選取多個(gè)記錄。Spatial Cart ridge數(shù)據(jù)模型也給數(shù)據(jù)庫(kù)管理員提供了極大的靈活性，DBA可使用常見(jiàn)的管理和調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)。

4　空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)

4.1　通用SDM系統(tǒng)

在空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方面，國(guó)際上最著名的有代表性的通用SDM系統(tǒng)有：GeoMiner，Descartes和ArcView GIS的S-PLUS接口。GeoMiner是加拿大Simon Fraser大學(xué)開(kāi)發(fā)的著名的數(shù)據(jù)挖掘軟件DBMiner的空間數(shù)據(jù)挖掘的擴(kuò)展模塊。

本文引用地址：http://2s4d.com/article/201706/353656.htm空間數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)GeoMiner包含有三大模塊：空間數(shù)據(jù)立方體構(gòu)建模塊、空間聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)模塊和空間數(shù)據(jù)采掘模塊，能夠進(jìn)行交互式地采掘并顯示采掘結(jié)果?？臻g數(shù)據(jù)采掘模塊能采掘3種類(lèi)型的規(guī)則：特征規(guī)則、判別規(guī)則和關(guān)聯(lián)規(guī)則。GeoMiner采用SAND體系結(jié)構(gòu)，采用的空間數(shù)據(jù)采掘語(yǔ)言是GMQL。其空間數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器包括MapInfo，ESRI/OracleSDE，Informix-Illustra以及其它空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎。

Descartes可支持可視化的分析空間數(shù)據(jù)，它與開(kāi)發(fā)此軟件的公司所開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘工具Kepler結(jié)合使用，Kepler完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)且擁有自己的表現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的非圖形界面。Kepler和Descarte動(dòng)態(tài)鏈接，把傳統(tǒng)DM與自動(dòng)作圖可視化和圖形表現(xiàn)操作結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)C4.5決策樹(shù)算法、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

ArcView GIS的S-PLUS接口是著名的ESRI公司開(kāi)發(fā)的，它提供工具分析空間數(shù)據(jù)中指定類(lèi)。

除了以上空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)外，還有GwiM等系統(tǒng)。

從以上SDM系統(tǒng)可以看出，它們的共同優(yōu)點(diǎn)是把傳統(tǒng)DM與地圖可視化結(jié)合起來(lái)，提供聚類(lèi)、分類(lèi)等多種挖掘模式，但它們?cè)诳臻g數(shù)據(jù)的操作上實(shí)現(xiàn)方式不盡相同。Descartes是專(zhuān)門(mén)的空間數(shù)據(jù)可視化工具，它只有與DM工具Kepler結(jié)合在一起，才能完成SDM任務(wù)。而GeoMiner是在MapInfo平臺(tái)上二次開(kāi)發(fā)而成，系統(tǒng)龐大，造成較大的資源浪費(fèi)。S-PLUS的局限在于，它采用一種解釋性語(yǔ)言(Script)，其功能的實(shí)現(xiàn)比用C和C++直接實(shí)現(xiàn)要慢得多，所以只適合于非常小的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用?；诂F(xiàn)存空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)所存在的缺陷，我們提出空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)一種新的實(shí)現(xiàn)方案。

4.2　空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)一種新的實(shí)現(xiàn)方案

以上幾種系統(tǒng)都是用自己開(kāi)發(fā)的或GIS軟件開(kāi)發(fā)商提供的GIS平臺(tái)、組件或中間件來(lái)實(shí)現(xiàn)SDM系統(tǒng)中空間數(shù)據(jù)管理和分析。本文中提出了空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)一種新的實(shí)現(xiàn)方案，即以現(xiàn)在通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)(Oracle Spatial)為核心，利用其空間數(shù)據(jù)管理和空間分析的能力，完成空間數(shù)據(jù)挖掘中大量的空間信息抽取任務(wù)，GIS組件只承擔(dān)對(duì)挖掘結(jié)果的地圖化顯示任務(wù)。

采用這種模式，不僅可實(shí)現(xiàn)GIS系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)完全集成，并且由于大部分空間信息抽取過(guò)程直接在低層數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行，從而可大大提高計(jì)算效率。

新的空間數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。該系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)與一般數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)相同，僅在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)管理中增加了有關(guān)空間信息的抽取、空間數(shù)據(jù)管理和空間分析的功能，并建立了一個(gè)人機(jī)接口處理用戶(hù)的指令和顯示挖掘結(jié)果。

這種開(kāi)發(fā)模式與現(xiàn)存開(kāi)發(fā)模式的最大區(qū)別是用通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)代替專(zhuān)門(mén)的GIS商用軟件實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)管理和空間分析功能。它的優(yōu)點(diǎn)如下：

(1)GIS商用軟件一般是為開(kāi)發(fā)GIS系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的。GIS作為一個(gè)獨(dú)立軟件系統(tǒng)時(shí)，需要具有完整的功能結(jié)構(gòu)，而在為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)時(shí)，其主要目的在于為決策者提供決策對(duì)象及顯示作為挖掘結(jié)果的地圖，因此只要按需選取GIS的部分功能，而不必面面俱到。

GIS的一些功能，如空間數(shù)據(jù)的管理和空間分析等，在通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中存在相似模塊，因此可由通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中已有功能得到?？臻g數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的查詢(xún)和空間操作可利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能，數(shù)據(jù)挖掘分析模塊則可作為一個(gè)或多個(gè)模塊，由數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)統(tǒng)一管理，而空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理與分析均交給通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)完成。

這樣不僅可減少系統(tǒng)的功能冗余，提高系統(tǒng)的一致性，還可更好地利用商用數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的各種優(yōu)化技術(shù)來(lái)提高系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)管理與分析的速度。

(2)從異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的集成和空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理來(lái)看，目前不同GIS廠商的遵循的空間數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)不同，GIS通用平臺(tái)或組件一般只能直接處理本系統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)文件，因此異種數(shù)據(jù)庫(kù)的集成是一個(gè)難題。

而通用空間數(shù)據(jù)庫(kù)提供了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換接口，可以將各種不同格式的空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式存入擴(kuò)展的對(duì)象——關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，從而很好地解決了異種數(shù)據(jù)庫(kù)的集成的問(wèn)題。另外，它還克服了GIS系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)分離的缺點(diǎn)。

(3)從數(shù)據(jù)挖掘與空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)結(jié)合來(lái)看，空間數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)完全分開(kāi)的系統(tǒng)盡管簡(jiǎn)單，但有不少缺點(diǎn)。

首先，空間數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在存儲(chǔ)、組織、訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)立方體方面提供了很大的靈活性和有效性。在空間數(shù)據(jù)庫(kù)(SDB)/空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(SDW)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)多半被很好地組織、索引、清理、集成或合并，使得找出任務(wù)相關(guān)的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)成為一件容易的任務(wù)。不使用SDB/SDW系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能要花大量的時(shí)間查找、收集、清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

其次，在SDB或SDW系統(tǒng)中，有許多被測(cè)試的、可伸縮的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此，使用這種系統(tǒng)開(kāi)發(fā)有效的、可伸縮的實(shí)現(xiàn)，是切實(shí)可行的。

此外，大部分?jǐn)?shù)據(jù)已經(jīng)或?qū)⒁娣旁赟DB/SDW系統(tǒng)中，不與這些系統(tǒng)耦合，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就需要使用其它工具提取數(shù)據(jù)，使得很難將這種系統(tǒng)集成到信息處理環(huán)境。

(4)Oracle Spatial是專(zhuān)門(mén)為開(kāi)發(fā)與執(zhí)行大型企業(yè)空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而研制的產(chǎn)品，它在海量空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織上性能卓越，在開(kāi)發(fā)基于空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的空間數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。

(5)Oracle Spatial分擔(dān)了SDM算法中部分空間數(shù)據(jù)抽取的任務(wù)，減輕了數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)；另外，由于Oracle對(duì)分布式應(yīng)用的良好支持，從而為實(shí)現(xiàn)分布式空間數(shù)據(jù)挖掘及并行空間數(shù)據(jù)挖掘提供了最佳方案。

基于以上方案，筆者實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Oracle Spatial的分布式空間數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng)。系統(tǒng)由五部分組成：

①圖形用戶(hù)界面：用于進(jìn)行交互式的挖掘并顯示挖掘結(jié)果；

②數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊：進(jìn)行數(shù)據(jù)的選擇、預(yù)處理和轉(zhuǎn)換；

③挖掘模塊：聚類(lèi)、分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等空間數(shù)據(jù)挖掘功能及挖掘結(jié)果的評(píng)價(jià)；

④空間數(shù)據(jù)管理模塊：執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊及挖掘模塊指定的空間操作；

⑤數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器：管理作為挖掘目標(biāo)的空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)及概念層次庫(kù)、挖掘結(jié)果庫(kù)。挖掘目標(biāo)的空間和非空間數(shù)據(jù)及概念層次的存儲(chǔ)和空間數(shù)據(jù)的管理由Oracle8.1.7 Spatial實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備算法和聚類(lèi)、分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等挖掘算法在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)，并提供接口給客戶(hù)端，在客戶(hù)端用GIS組件MapX4.0實(shí)現(xiàn)挖掘結(jié)果的專(zhuān)題圖顯示。其編程工具為VC++6.0。