【摘 要】
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贝叶斯网络为空间数据挖掘方面的新兴处理方法，利用变量相关性构建带有概率分布的网络图模型，将变量之间潜在的关联性用简洁的图解模型表达出来，推理的结果和结论可信度强，便于解
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贝叶斯网络为空间数据挖掘方面的新兴处理方法，利用变量相关性构建带有概率分布的网络图模型，将变量之间潜在的关联性用简洁的图解模型表达出来，推理的结果和结论可信度强，便于解释和易于理解，在不确定知识表达和推理方面有突出表现，可应用于分类、预测等地学分析。 空间权重矩阵（Spatial Weighted Matrix）是数据空间结构的一种表现形式。它是对数据集要素之间存在的空间相关关系的一种量化。贝叶斯网络在处理空间数据时如果未考虑空间相关性，将导致预测准确度下降，本文考虑通过Spatial Eigenvector Mapping（SEVM，空间特征向量映射）方法将空间相关性引入到贝叶斯网络中，具体为计算样本数据每个属性的信息增益与MoransⅠ系数，信息增益归一化之后对MoransⅠ系数加权求取期望，以得到数据总体上的空间相关性。如果空间相关性较好，然后计算空间权重矩阵，并求其特征向量，根据特征值贡献大小与信息增益选择一个或多个特征向量，离散化之后加入贝叶斯网络学习。研究表明空间相关性强的样本数据，使贝叶斯网络可以提高推断的准确率。而空间相关性弱时，仍可以保证原有的准确率。 随着高维海量空间数据集的出现，贝叶斯网络能更加精确地探寻样本分布规律从而进行正确的推断，但网络的学习与推断会花费大量时间。同时，空间相关性、权重矩阵的计算量也会成倍增加。高性能集群与并行处理技术在大规模计算中已经应用非常普遍，为解决上述问题提供了一个新的思路。本文通过实现多个并行化的算法，从而达到在集群环境下高效的进行基于空间数据的贝叶斯网络的学习与推断。算法在32个进程运行时，并行效率仍可以达到0.4，测试结果说明并行化的贝叶斯网络可以大幅度提高海量空间数据推断预测的效率。
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