論文の概要: Spatial-Temporal Data Mining for Ocean Science: Data, Methodologies, and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10803v2
• Date: Thu, 3 Aug 2023 05:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 19:38:41.951287
• Title: Spatial-Temporal Data Mining for Ocean Science: Data, Methodologies, and Opportunities
• Title（参考訳）: 海洋科学のための時空間データマイニング:データ,方法論,機会
• Authors: Hanchen Yang, Wengen Li, Shuyu Wang, Hui Li, Jihong Guan, Shuigeng Zhou, Jiannong Cao
• Abstract要約: 様々な海洋問題に対処するため、時空間データマイニング(STDM)研究が実施されている。 STDMの研究は、様々な地域性や高い空間性といった特徴があるため、設計と訓練が困難である。 本稿では,海洋科学における既存のSTDM研究を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.342420636418794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid amassing of spatial-temporal (ST) ocean data, many spatial-temporal data mining (STDM) studies have been conducted to address various oceanic issues, including climate forecasting and disaster warning. Compared with typical ST data (e.g., traffic data), ST ocean data is more complicated but with unique characteristics, e.g., diverse regionality and high sparsity. These characteristics make it difficult to design and train STDM models on ST ocean data. To the best of our knowledge, a comprehensive survey of existing studies remains missing in the literature, which hinders not only computer scientists from identifying the research issues in ocean data mining but also ocean scientists to apply advanced STDM techniques. In this paper, we provide a comprehensive survey of existing STDM studies for ocean science. Concretely, we first review the widely-used ST ocean datasets and highlight their unique characteristics. Then, typical ST ocean data quality enhancement techniques are explored. Next, we classify existing STDM studies in ocean science into four types of tasks, i.e., prediction, event detection, pattern mining, and anomaly detection, and elaborate on the techniques for these tasks. Finally, promising research opportunities are discussed. This survey can help scientists from both computer science and ocean science better understand the fundamental concepts, key techniques, and open challenges of STDM for ocean science.
• Abstract（参考訳）: 時空間(ST)海洋データの急速な蓄積により、気象予報や災害警報など様々な海洋問題に対処するため、時空間データマイニング(STDM)研究が数多く行われている。 典型的なSTデータ(例えば交通データ)と比較すると、ST海洋データはより複雑であるが、例えば、多様な地域性や高い空間性がある。 これらの特徴はst海洋データに基づくstdmモデルの設計と訓練を困難にしている。 私たちの知る限りでは、既存の研究の包括的な調査が文献に欠落しており、これはコンピュータ科学者が海洋データマイニングの研究課題を特定することだけでなく、海洋科学者が高度なstdm技術を適用することを妨げている。 本稿では,海洋科学における既存のSTDM研究を包括的に調査する。 具体的には,広く使用されているst oceanデータセットを初めてレビューし,その特徴を強調する。 次に、典型的なst ocean data quality enhancement techniqueについて考察する。 次に,海洋科学における既存のstm研究を,予測,事象検出,パターンマイニング,異常検出という4種類のタスクに分類し,これらのタスクの手法について詳述する。 最後に、有望な研究機会について論じる。 この調査は、コンピュータ科学と海洋科学の両方の科学者が、海洋科学におけるSTDMの基本的な概念、鍵となる技術、オープンな課題を理解するのに役立つ。

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