时空信息检索与挖掘分析技术应用

课程编码：180093085402P4001Y 英文名称：Application of Spatio-temporal Information Retrieval and Mining Analysis Technology 课时：20 学分：1.00 课程属性：研讨课 主讲教师：李峰

时空信息检索与挖掘分析技术涉及计算机、大数据、人工智能等领域，是近年来信息处理和应用领域的研究热点。本课程从空天信息处理与应用国家重大任务需求出发，紧密围绕信息检索、数据时空关联组织、语义分析挖掘、大模型应用等最新技术发展，系统性归纳讲解空天领域大数据检索与挖掘技术发展历程、理论基础、技术机理、典型应用案例等。通过该课程的学习，掌握空天领域多源信息组织、检索、挖掘的新模式、新方法，通过运用相关算法模型、开源工具、API等，开展该项技术在工程任务中的应用实践。

概率论与数理统计

第一章 信息检索与数据挖掘发展概述 3.0学时 李峰
第1节 信息检索技术发展历史
第2节 数据分析挖掘发展历史
第3节 时序数据库/空间数据库方法与技术
第二章 时空强相关的信息检索技术 6.0学时 李峰
第1节 时空索引与排序
第2节 时空组织与索引
第3节 时空查询理解
第4节 交互式信息检索
第5节 信息检索评价方法
第三章 时空大数据挖掘分析技术 6.0学时 李峰
第1节 时空数据特征分析
第2节 时空数据关联规则挖掘/序列挖掘/图模式挖掘
第3节 图模型/核方法/高维数据
第4节 密度聚类/谱聚类/图聚类
第5节 数据挖掘模式与规则评估
第四章 时空信息检索与分析挖掘应用案例 3.0学时 李峰
第1节 地理空间情报应用场景
第2节 地理空间目标应用场景
第3节 基于大语言模型的应用场景
第五章 未来发展前景 2.0学时 李峰
第1节 相关技术发展前景展望
第2节 应用场景分析与展望

李峰，长期从事信息系统体系架构设计与领域重点信息系统建设相关工作，开展地理空间数据库、数据组织关联与挖掘分析、知识图谱、数据可视分析等方面的学科研究，近5年来，发表专著1篇，发表SCI论文10余篇，专利10余项，获省部级科技进步一等奖2项，培养硕士、博士研究生10余名。