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基于GIS的空间关联规则挖掘模型研究与系统实现的开题报告
一、研究背景和意义
GIS（地理信息系统）作为一种空间数据处理和分析工具，被广泛应用于城市规划、交通规划、环境保护、自然资源管理和商业决策等领域。其中，空间关联规则挖掘是GIS应用中的一个热门研究领域。空间关联规则挖掘可以从大规模的空间数据中挖掘出有意义的关联规则，帮助决策者分析空间分布的特征，提高决策精度和效率。
本研究旨在基于GIS技术，研究空间关联规则挖掘模型，并实现一个系统，使用户能够方便、快捷地进行空间关联规则挖掘。具体地，本研究有如下意义：
1.促进GIS技术在决策支持等领域的应用。
2.提高空间数据的利用效率。
3.提高决策快速响应的能力，指导决策者更准确和更快速地作出决策。
4.丰富空间数据挖掘技术的研究领域。
二、研究内容和方法
研究内容：
1.研究GIS中空间数据的特点和处理方法。
2.研究空间关联规则挖掘的基本原理和算法。
3.设计空间关联规则挖掘模型，包括数据预处理、关联规则挖掘和结果展示三个步骤。
4.实现空间关联规则挖掘系统。
研究方法：
1.查阅文献资料，了解GIS和空间数据挖掘的研究现状。
2.分析空间关联规则挖掘的基本原理和算法。
3.设计空间关联规则挖掘模型，包括数据预处理、关联规则挖掘和结果展示三个步骤。
4.基于Python语言，实现空间关联规则挖掘系统。
三、论文结构安排
第一章：绪论
1.1研究背景和意义
1.2研究内容
1.3论文结构安排
第二章：相关技术综述
2.1GIS技术
2.2空间数据特点和处理方法
2.3空间关联规则挖掘
第三章：空间关联规则挖掘模型设计
3.1数据预处理
3.2关联规则挖掘
3.3结果展示
第四章：系统实现
4.1系统架构设计
4.2系统模块设计
4.3系统测试
第五章：实验与结果分析
5.1实验数据介绍
5.2实验结果
5.3结果分析
第六章：总结与展望
6.1研究工作总结
6.2未来研究展望
参考文献