文献类型：期刊文章

作　　者：王成彬[1,2] 马小刚[2] 陈建国[1]

机构地区：[1]中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,中国地质大学(武汉)资源学院,武汉430074 [2]爱达荷大学计算机系,莫斯科83844

出　　处：《岩石学报》

基　　金：本文受国家重点研发计划项目(2017YFC0601500、2017YFC0601504)、公益性行业科研专项(201511079-02)和“十二五”科技支撑计划项目(2011BAB06808-02)联合资助.感谢中山大学周永章教授和编辑部对大数据与数学地球科学专辑的精心安排.感谢三位审稿人对论文提出的宝贵的修改意见和建议.同时感谢牟欣博士(UniversityofIdaho)在论文写作过程中提供的建议和帮助.

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：303-313

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、GEOBASE、GEOREFPREVIEWDATABASE、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大数据时代随着数据的爆发式增长,在带来可供研究的海量数据的同时,也带来巨量的噪声和冗余数据。在地学领域,由于研究方向和技术方法手段的多样化,产生了数据量巨大和类型众多的地学数据集合。在地学信息的研究过程中,经常碰到地学信息孤岛,分图幅地学数据边界系统误差和地学文档的非结构化问题。在对地学数据进行信息的提取和挖掘之前,必须根据研究目的对地学大数据进行预处理,使冗余、复杂的大数据转为结构化、准确、可用的数据。本文以地学大数据的预处理技术为切入点,从地学数据交互标准与语义、数据调平、地质图接边和文本结构化等四个研究方面,分析阐述目前地学大数据挖掘方面存在的问题及主要的解决手段,同时也对多元数据融合在大数据中的应用进行了阐述。希望通过本文对地学大数据预处理技术的探讨,能对地学大数据的挖掘有所帮助。

关 键 词：地学大数据  数据预处理 数据调平  地图接边  文本数据结构化  

分 类 号：P628.4]