- Phương pháp phân cụm dữ liệu không gian và ứng dụng trong việc xác định vị trí tối ưu đặt. - máy ATM. - Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống Thông tin. - Abstract: Tổng quan về Hệ thông tin Địa lý (GIS) và khai phá dữ liệu không gian.. - Khái quát về phân cụm dữ liệu và một số phương pháp phân cụm dữ liệu không gian.. - Xây dựng chương trình thử nghiệm ứng dụng phân cụm dữ liệu không gian hỗ trợ tìm vị trí tối ưu đặt máy ATM trong khu vực nội thành Hà Nội, đánh giá các kết quả đạt được cũng như những hạn chế còn tồn tại.. - Keywords: Khai thác dữ liệu. - Công nghệ thông tin. - Dữ liệu Content. - Khai phá dữ liệu không gian hay còn gọi là khai phá tri thức từ dữ liệu không gian là một lĩnh vực có nhu cầu rất cao. - Bởi lẽ dữ liệu đầu vào ở đây bao gồm một khối lượng dữ liệu không gian khổng lồ đã được thu thập từ nhiều ứng dụng khác nhau, từ thiết bị viễn thám đến hệ thống thông tin địa lý, từ bản đồ số, từ các hệ thống quản lý và đánh giá môi trường,. - …Việc phân tích và khai thác lượng thông tin khổng lồ này ngày càng tạo ra các thách thức và khó khăn, đòi hỏi phải có các nghiên cứu sâu hơn để tìm ra các kỹ thuật khai phá dữ liệu hiệu quả hơn.. - Trong những năm gần đây, việc nghiên cứu về khai phá dữ liệu đã có xu hướng chuyển từ cơ sở dữ liệu quan hệ và cơ sở dữ liệu giao dịch sang cơ sở dữ liệu không gian. - Sự thay đổi này không những giúp hiểu được dữ liệu không gian mà còn giúp khám phá được mối quan hệ giữa dữ liệu không gian và phi không gian, các mô hình dựa trên tri thức không gian, phương pháp tối ưu câu truy vấn, tổ chức dữ liệu trong cơ sở dữ liệu không gian. - Khai phá dữ liệu không gian được sử dụng nhiều trong các hệ thống thông tin địa lý (GIS), viễn thám, khai phá dữ liệu ảnh, ảnh y học, rô bốt dẫn đường. - Khám phá tri thức từ dữ liệu không gian có thể được thực hiện dưới nhiều hình thức khác nhau như sử dụng các quy tắc đặc trưng và quyết định, trích rút và mô tả các cấu trúc hoặc cụm nổi bật, kết hợp không gian,. - Các bài toán truyền thống của một hệ thông tin địa lý có thể trả lời các câu hỏi kiểu như:. - Khai phá dữ liệu không gian có thể giúp trả lời cho các câu hỏi dạng:. - Những vị trí nào là tối ưu để đặt các máy ATM. - Một trong những bài toán liên quan đến dữ liệu không gian, cụ thể là dữ liệu địa lý có ý nghĩa thực tế cao là bài toán xác định vị trí tối ưu cho việc đặt các máy ATM của các ngân hàng. - Xuất phát từ nhu cầu thực tế đó, luận văn giới thiệu một số phương pháp phân cụm dữ liệu trong khai phá cơ sở dữ liệu không gian được sử dụng hiện nay. - Trên cơ sở đó cài đặt thử nghiệm một ứng dụng sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu địa lý, trong đó khai thác thông tin địa lý của các đối tượng địa lý có tầm ảnh hưởng quan trọng đến vị trí đặt các máy ATM như:. - các siêu thị, trung tâm thương mại, khách sạn, nhà hàng, khu đông dân cư, đường giao thông… để hỗ trợ giải quyết bài toán tìm vị trí tối ưu đặt các máy ATM trong thành phố Hà Nội.. - Chương 2: Tổng quan về Hệ thông tin Địa lý (GIS) và khai phá dữ liệu không gian.. - Chương 3: Một số phương pháp phân cụm dữ liệu không gian. - Chương 4: Xây dựng chương trình thử nghiệm ứng dụng phân cụm dữ liệu không gian hỗ trợ tìm vị trí tối ưu đặt máy ATM trong khu vực nội thành Hà Nội.. - [DVD01] Đặng Văn Đức (2001), Hệ thống thông tin địa lý, NXB Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội.. - [DAVRA05] Davidson, I., &. - of Data Mining.. - [DAVRA04] Davidson, I., &. - J., Clementini, E., &. - [ESFKS00] Ester, M., Frommelt, A., Kriegel, H.-P., &. - (2000), “Spatial data mining: database primitives, algorithms and efficient DBMS support”, Data Mining and Knowledge Discovery , 193-216.. - [ESKSX96] Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., &. - on Knowledge Discovery and Data Mining , (pp. - [ESKS01] Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander (2001), “Algorithms and Applications for Spatial Data Mining”, Published in Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, Research Monographs in GIS, Taylor and Francis.. - Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, and Ramasamy Uthurusamy (1996), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining.. - [HAKT01] Han, J., Kamber, M., &. - (2001), “Spatial clustering methods in data mining: A Survey”. - In Geographic Data Mining and Knowledge Discovery (pp. - [HAKT06] Han, J., &. - Data Mining: Concepts and Techniques. - [HK06] Jiawei Han and Micheline Kamber (2006), Data Mining: Concepts and Techniques. - [JOSAS09] Joshi, D., Samal, A., &. - [JOSAS10] Joshi, D., Samal, A., &. - [ODC03] Oracle (2003), Oracle Data Mining Concepts 10g Release 1 (10.1), Oracle Corporation.. - Ng, Jiawei Han, CLARANS (2002): “A Method for Clustering Objects for Spatial Data Mining”, IEEE, 9-10.. - [WAYM97] Wang W., Yang J., Muntz R., STING (1997): “A Statistical Information Grid Approach to Spatial Data Mining”.. - [WAHA03] Wang, X., &