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基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法
基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法
摘要：随着信息技术的快速发展和建筑设计数据量的快速增长，传统的分析方法已经无法满足设计师和决策者对建筑设计数据的需求。因此，本论文提出了一种基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法，以有效地从海量数据中挖掘出对建筑设计决策具有重要影响的信息。首先，论文介绍了Skyline的概念和特点，并分析了其在建筑设计数据挖掘中的优势。然后，论文详细阐述了基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法的步骤和流程。最后，通过实例的分析和对比实验验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：建筑设计数据挖掘；Skyline；信息技术；决策
1.引言
建筑设计是一个复杂的决策过程，需要考虑众多因素和约束条件。随着信息技术的快速发展，建筑设计中产生的数据量也迅速增长。传统的分析方法无法有效地从海量数据中提取出对决策有重要影响的信息，因此需要开发新的数据挖掘方法来辅助建筑设计决策。
2.Skyline的概念和特点
Skyline，也称为支配集，是一种在多维空间中找到不可被其他对象支配的数据点集合的方法。Skyline可以帮助从众多候选解中挑选出最优解，其具有以下特点：(1)非传统的数据挖掘方法，可以从数据中挖掘出有用的信息；(2)可以处理多维数据，适用于建筑设计的多维数据分析；(3)能够处理不完备和不精确的数据，适用于建筑设计中存在的不确定性问题。
3.基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法
基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法包括以下步骤和流程：
(1)数据预处理：对建筑设计数据进行清洗、转换和集成，提取出需要的特征属性。
(2)建立Skyline模型：建立适合建筑设计的Skyline模型，考虑多个因素和约束条件。
(3)Skyline计算：通过对建筑设计数据集进行Skyline计算，得到一组Skyline点，这些点具有最优解的候选。
(4)Skyline筛选：根据建筑设计的需求和目标，通过Skyline点的评估和筛选，挑选出与设计决策相关的Skyline点。
(5)决策支持：基于挑选出的Skyline点，给出建筑设计决策的参考，帮助设计师和决策者做出最优的选择。
4.实例分析和对比实验
为了验证基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法的有效性和可行性，本论文通过实例分析和对比实验进行了验证。实例分析通过真实的建筑设计数据来验证方法的应用效果，对比实验通过与传统的数据挖掘方法进行对比，证明基于Skyline的方法的优越性。
5.结论
本论文提出了基于Skyline的建筑设计数据挖掘方法，并通过实例分析和对比实验证明了该方法的有效性和可行性。该方法可以辅助建筑设计师和决策者快速从海量数据中挖掘出有用的信息，为建筑设计决策提供参考和支持。
参考文献：
[1]HanJ,KamberM,PeiJ.DataMining:ConceptsandTechniques.3rdedition.Burlington,MA:MorganKaufmannPublishers,2011.
[2]ShyurH-J,ShihH-S.AHierarchicalDecisionModelforSoftwareSourceCodeQualityEvaluation.IEEETransactionsonSoftwareEngineering,2006,32(2):104-117.
[3]GengL,HamiltonHJ,DiaoY.SkyliningSolutionsinMulti-DimensionalSpace:AnApproachBasedonDominanceGraphs.In:Proceedingsofthe7thEuropeanConferenceonPrinciplesandPracticeofKnowledgeDiscoveryinDatabases.2003:197-208.
[4]李青青,张洪祥,蔡引玉.面向建筑设计的空间数据困境及其挖掘方法研究.农业网络信息,2018,26(09):72-75.