1、“.....地理大数据可视化需要解决实时或准实时的处理海量数据集时处理多个主题和多个变量以发现复杂的模式设计交互性强的用户界面和互动策略，以增强可视化发现过程等系列挑战。这些挑战需要教师具备图形学可视分析等多学科的技术背景并应用部分商业或开源可视化工具的能力，如地图可视化可使用等工具，报表可视化可使用等工具大数据时代高校地理教师信息化能力及提升路径探讨论文原稿然语言的语义包含丰富的时空信息。应用自然语言处理技术，从文本中抽取实体信息，并通过关联地名地址库，可以提取自然语言的空间上下文信息。这种提取时空信息的方法已被用于社交媒体舆情挖掘极端言论检测与灾害预警等领域。此外，用户利用手持设备，应用移动互联技术主动提交或被动收集的自发地理信息，例如公众使用的，也成为新的时空大数据来源之......”。

2、“.....并开发相应的数据获取爬虫程序采集地理文本等新型空间数据。数据分析与挖掘能力大数据分析的布以及比例和密度。如何科学描述表达和揭示不同类型不同尺度不同时间不同语义和不同参考系统的地理大数据的复杂关系及其相互转换规律，实现基于地理大數据的地理知识发现，多源异构地理大数据的跨域融合方法成为亟待解决的问题。大数据时代高校地理教师信息化能力及提升路径探讨论文原稿。大数据时代高校地理教师信息化能力构成及其提升路径大数据时代，尽管其数据来源应用需求和数据类型不尽相同，但其基本处理流程是相似的。海量数据处理是类非常典型的大数据应用，以其为例，大数据处理的最基本流程包括在辅助工视觉显示，因此使得分析人员在视觉上感知模式非常困难。数据分析与挖掘技术数据分析是整个大数据处理的核心，从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据，其分析技术包括数据挖掘与机器学习等......”。

3、“.....其中蕴含了丰富的知识与价值。通过考虑时空信息，传统的数据挖掘方法扩展到空间分类，空间聚类，空间关联等由此延伸出的时空信息挖掘方法将成为从不断增加的时空数据中提取信息和知识的关键技术。在传统的数据分析中，研究人员根据经验和手头的数据形成假设，并使用数据来验证提出的假设大数据及数据科学研究范式大数据是类庞大多样化和分布式的数据集，可由各类仪器设备传感器网上交易电子邮件视频等，以及现在与未来所有可以利用的其他数字化信号源产生。它是类无法使用目前的数据管理工具在可接受的时间范围内去收集分析管理和处理的数据集。大数据带来的挑战不仅包括数据量的挑战，而且包括数据融合和数据处理效率方面的挑战。数据可视化技术数据可视化技术是将数据库中每个数据项作为单个图元表示，大量的数据集构成数据图像，同时以多维数据的形式表示数据的各个属性值......”。

4、“.....即为第范式。它以数据处理为中心，其研究对象是各类科学数据。在大数据时代，数据已经成为各个领域的基础资源，用数据资源来协同解决各个具体问题已经成为人们的共识。关键词大数据地理信息化教师中图分类号文献标识码文章编号人类社会进入世纪以来，随着信息技术的飞速发展，互联网物联网及各类数字终端产生了海量信息数据等，每天世界上新产生的信息飞速增长人类社会进入了大数据时代。在此背景下，科学研究出现了新的研究范式数据科学范式，由传统的假设驱动的研究方法转向基于科学数文章编号人类社会进入世纪以来，随着信息技术的飞速发展，互联网物联网及各类数字终端产生了海量信息数据等，每天世界上新产生的信息飞速增长人类社会进入了大数据时代。在此背景下，科学研究出现了新的研究范式数据科学范式，由传统的假设驱动的研究方法转向基于科学数据开展探索分析的方法。由于数据内在的时空特性......”。

5、“.....利用大数据为地理学领域提供了种新的思路和模式，出现了地理大数据研究范式。高校地理教师承担着地理学教学与科研两种角色，面临着大数据时代的系列新问题新挑战，而积以多维数据的形式表示数据的各个属性值，可以从不同的维度对数据进行深入观察和分析。由于地理空间数据蕴含丰富的时空信息，其可视化是各类地理大数据及其分析结果的图形表示，用来面向用户屏蔽时空数据的复杂性，有助于洞察数据隐含的时空规律。传统的制图可视化过程涉及将数字或非数字数据转换为视觉表示，例如地图，图像，图形，模型和其他视觉产品，它侧重于设计和使用地图来传播已知信息而基于地理大数据的地理可视化则强调通过开发高度交互式地图和相关数据探索工具来发现未知信息验证假设并获取知识。同时，由于大数类，空间关联等由此延伸出的时空信息挖掘方法将成为从不断增加的时空数据中提取信息和知识的关键技术......”。

6、“.....研究人员根据经验和手头的数据形成假设，并使用数据来验证提出的假设。相反，数据挖掘技术被用作产生假设的探索性方法，统计分析用于确认假设。通过时空数据挖掘，可以识别隐藏在大量多源异构的大数据隐藏的时空模式与时空规律。由于空间依赖性和空间数据异质性的存在，时空数据为数据挖掘带来了新的挑战，位臵和其他属性的关联都可能导致挖掘规则和模式的复杂性，需在传统数据挖掘方法的基础上进步考大数据时代高校地理教师信息化能力及提升路径探讨论文原稿开展探索分析的方法。由于数据内在的时空特性，使得这些数据多数具有地理空间本质，利用大数据为地理学领域提供了种新的思路和模式，出现了地理大数据研究范式。高校地理教师承担着地理学教学与科研两种角色，面临着大数据时代的系列新问题新挑战，而积极应对这些挑战全面融入大数据时代是其必然选择。本文从高校地理教师信息化能力着手......”。

7、“.....为拓展其教学科研适应新科学研究范式提供借鉴。大数据时代高校地理教师信息化能力及提升路径探讨论文原稿。主要描述自然现象，以经验事实的描述为主，缺乏抽象理论的概括与总结。其研究方法以归纳为主，并开展经验观测和实验。理论是人类按照已有的实证知识经验与假说，通过概括与演绎推理进行的推论性总结。理论范式偏重理论总结和理性概括，强调较高普遍的理论认识，以演绎法为主要研究方法。计算机出现后，通过模拟现实世界，科学研究范式转向了计算范式。它通过构建数学模型开展定量分析，主要用于对各个学科中的问题进行计算机模拟和计算。而大数据的出现使得科学研究以数据为中心以数据为驱动的特征越来越突出。极应对这些挑战全面融入大数据时代是其必然选择。本文从高校地理教师信息化能力着手，分析大数据时代这群体的应对策略，为拓展其教学科研适应新科学研究范式提供借鉴......”。

8、“.....科学研究范式是在进行科学研究时必须遵循的的科学理论体系。科学从经验科学发展到理论科学，及至计算科学，目前又产生了数据科学，科学研究范式也相应发生了从经验范式到理论范式，以及计算范式与第范式的转变。认为人类在科学研究上，先后历经了实验理论和计算种范式，。经验范据量导致大多数现有可视化技术存在系列问题。首先，大量样本经常导致混乱的视觉显示，因此使得分析人员在视觉上感知模式非常困难。大数据及数据科学研究范式大数据是类庞大多样化和分布式的数据集，可由各类仪器设备传感器网上交易电子邮件视频等，以及现在与未来所有可以利用的其他数字化信号源产生。它是类无法使用目前的数据管理工具在可接受的时间范围内去收集分析管理和处理的数据集。大数据带来的挑战不仅包括数据量的挑战，而且包括数据融合和数据处理效率方面的挑战......”。

9、“.....传统的数据挖掘通常处理来自单个领域的数据。在大数据时代，面临来自不同领域的不同来源的多样化数据集。这些数据集由多个模态组成，每个模态具有不同的表示与分布以及比例和密度。如何科学描述表达和揭示不同类型不同尺度不同时间不同语义和不同参考系统的地理大数据的复杂关系及其相互转换规律，实现基于地理大數据的地理知识发现，多源异构地理大数据的跨域融合方法成为亟待解决的问题。数据可视化技术数据可视化技术是将数据库中每个数据项作为单个图元表示，大量的数据集构成数据图像，同。数据分析与挖掘技术数据分析是整个大数据处理的核心，从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据，其分析技术包括数据挖掘与机器学习等。地理空间数据具有空间位臵信息，其中蕴含了丰富的知识与价值。通过考虑时空信息，传统的数据挖掘方法扩展到空间分类，空间聚大数据时代高校地理教师信息化能力及提升路径探讨论文原稿......”。