时空数据挖掘

时空数据挖掘（spatio-temporal data mining），理学-计算机科学技术-人工智能-知识发现，一般指带有时间、空间性上下文信息的时空数据挖掘工作。典型的数据来源包括带有时空信息的气象数据(气温、气压序列数据)、疾病传播数据、移动轨迹数据，其中轨迹数据一般具有精确的经纬度，因此成为了时空数据挖掘的主要研究对象。类似于序列数据挖掘，时空数据挖掘也涉及传统的模式挖掘、分类、聚类、异常检测等典型数据挖掘任务。