Building Knowledge Discovery into a Geo-spatial Decision ... - UNL-CSE

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8 [Database Management]: Database Applications—. Data mining, Spatial databases and GIS; J.2 [Physical Sci- ences and Engineering]: Earth and atmospheric ...
Building Knowledge Discovery into a Geo-spatial Decision Support System Sherri K. Harms

Jitender Deogun

Steve Goddard

Department of CSIS University of Nebraska Kearney Kearney NE

Department of CSE University of Nebraska Lincoln Lincoln NE

Department of CSE University of Nebraska Lincoln Lincoln NE

[email protected]

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[email protected] ABSTRACT

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Categories and Subject Descriptors

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Keywords

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1. INTRODUCTION

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2.

FRAMEWORK

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Presentation (User Interface) e.g., Web Interface, Java applet

Data cache Knowledge Layer e.g., Data Mining, Risk Assessment

HTTP IIOP RMI TCP

Data cache Information Layer e.g., Data Interpolation, Map Services

Data cache Distributed Spatial and Relational Data e.g., GIS layers, CORBA Objects

Interface

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-i!#V B 3. RULE DISCOVERY PROCESS

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4. RULE DISCOVERY FOR DROUGHT RISK MANAGEMENT

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#%.&93& T45mF8/-F F'/  '$#½X -i!#453&%>) #&8/Y L# "+/23 &%#F] 7% -/Yj &8&%>) 4B [m U L´¨ a ´¹&8/P…0% ³ ·² a J¾4@=#E:F />k !   6&*>) &%(%'!&  Y©E= 6&M&BOSnQ& //>  @ K EV6&    V6&: @F'/@&-3G 6& 5/&6&5j ©E= 6&M&QFJ&,#/« U L  1 6&%N:3G1 3F l 7V6&: 7'@  *&  @ L 2V6&:  B ³E-&'`8/ 8&&: K=&-/@ 0-&,# ™&`  *+ 6& #  &8/W&:   *  * # Y&  #-/?  4^1& , %'&)  3G%4^%-F K 8&:`# j& %9&  *& 6& 1  `#6?&K* ) '*>6&  U&8/Y  *+ 6& #  B

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l&=%^° · P…0% ³ º) ² a J¾W&%  > »F 0*& 6&%'%%N* /_  2"83 7% -/ V6& l`©E= 6&M&J&/7 OV6& F'/]&-3G 6& m_ l©= 6&M & B a -F( `&! -/!E&8/5-i!#!F/-FŒÀ2&  ®7   (&/5&L9&IL# l  )e  ! Y  2%'& =+nF]  JV6&: ] &! -/!H!-&*8& 6&   m&/$ JV6&:     -i!#!$/ # !K*' /LK#-/B5SeL-&W=+9 =)  3G/P_     6& -/? #%@b™´#%9®) $ h7 &K>&U…5¨HS 3&%# %` 8&?) ® B ¯ O&0±Of`³½3&%# %` 8&P)n‡ O&8/W&Ug³ES 3&%#  -&:  ] &0®!#  -/ %     -! ,  FJ&  P%MG%! /?&?#*+   Y/  # !7?&%'%O%1 -/^V6&:)   &F]%%N&_ V6& 7O©E= 6&M&B g& *%7 #%2 1 6& -/U# 9 L…0% ³ ·² a J¾§&%  >  F> ,&"I-/2  ]%'& 7&: -F$'Ll&=%p_ O '&%*' /B []&#9& "I-/0  L%'& @7#-/._F 7 #%`& , 1 6& -/  8&^FP&@9&I9&%D%'& Q7#-/B, & /3 &!6& $]# &@"I/^  ,%'& 5F> ? Y…0% ³ ·² a J¾;&%   c'` 8&:`> * :3 '/O  #%HF J J-i!#!m!# HI& %>4,&_ 1

 ]*+>"8-/K%'&  F -&D ]9&:I'9&%!%'& 7* :3 '/. ] #%' F1 L , i #!7!# 2F> P L*+>"-/^  L%'& B  #G J #%m &]&   6& /9# `&2"I-/$  %'& K&  &L#=N E #%' 1 6& -/5#' &L9&:I9&%8 ' E%X& B

4.1 Discovering association rules using the REAR 5. ANALYSIS OF THE EXPERIMENTS ]V #8/42-F-/` 8&:O  VD!#  O8/  # !D=&-/ method

´#%  6&: -/0#  `´¨ a ´¹&%  >  / V 6&:   , *+ 6& &8/^*+ ! '&%H#   /&6&:)T ' 5&%' )

>  2P >   @/ #  2# 9 $!-&9&8/^&  ) * 5/B E ^ Q´¨ a ´»&%  >  F> º*& 6&%'%% * /H & *% #%K  6& -/?F> '  j  EF]-&  EV6&:  B ª I& *%25l&=%,®7´#%L®7&:E²]%X&45²]!  -©E= 6&M& >D Kg³ES]3&%#2FJ&=+TFP®`&/P® B ¯  K…5¨OS3&%#2F& %, &45/ 4«b™%E &0)ep!hJF Pˆ °  '$#½ "8/ BK±Hf`g S3&%#7FJ&U&0I   %>4 / 4U />  UFP=+ 0 ,…5¨HS3 &%#$F&7%2 &U)6®B ¯ &8/; 0±Of`³ 3 &%#QF&Y%'9 &§)V‡UF ·ˆ $  '$#  "8/0&Y-Fºº´#%U‡!B ´#%5°?:F  & >2  © a ³Œ3 &%'#2FJ&=+TFQ)T°L&/@)n‡ &/@ `±Of`³Œ3&%#2F& %, &4«/ 4«&8/  PTF%3G)e   ¸g±HS93&%#^FJ&U3  %>4 / 4·F> o®-¬ ¬  "8/ B ¨O3G  #   P "8/??®¬ ¬ Y2 ?¡)  &# 93&%#9FJ&L9&%'% QbA¬B ¬G‡hK 8&W 9  L #%L/) 1 '=+/5&=+:3G B a _F 5&$F8/-F¸À7O°$ ! & 7:F @l&=%7‡ Bmg& *%'!  V  ` #%m 8&mF   6& /9_

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   Wg±HS9&8/ ±Hf7gS -&:   '5j 5-&6 K ^% -/ V6& &F]%%N&j J E©= 6&M &`V6& F'/7&-3G 6& 7/&6& `©E= 6&M&:8&/7V   &!'&  lF K/ 4`g³ES6…5¨OS1:&8/ ±Of`³ ±D&>"`³E-&Q8/>  8&8/9F Q/ 49© a ³ a  %'&   ³E-&L8/ BH] $=8&: 'D+ & 3G…5¨OSl3&%# bA¾N&@©E 8 & h1O*+ > 3G93 &%#`g³ESLbA¾.&5©E 8 & h1O&/? G& 3G ±Of`³ 3&%#7 *%'-/U!#  7/  # ! 2P V7-& j U&%%2%' -/ V6&  0&YF%%`&Yj 0V6& P&-3G 6& ?/&6& ]©E= 6&M&YF> P/>k !7L='&  7m L/`&8/ "+/03 &%'#B¸5 #%9-F  &9  #  #   *8&VE¯¬L4!-&:   78&=+5&$V   , %X&:  *0=+nF] / 4`!-&'] />  D` ]±D&>"8&8/ a  %'&! ³E-&L&8/ / #  5©= 6&M & B ] #%D&: Z#-/7=!47 On4*+]8*' /Jb™*8&: 6&%%%  `1 X&%Xh1N KF8/-F¹F'/ (. ,&%'  >  65b™´¨ a ´  0…0% ³ ·² a J¾Nh1] 5_ -i!#4º @#**+ @  %'/(  "+/Q   %'/(&8/ 4UV6&=%L&8/068& K%:F%>4!

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COMPARISON OF DATA MINING TO CORRELATION

0 6& />  &%7V6&: 'V -&%7  %X&:      /§FJ&@#-/  ?/ 1  '@ Q  %'&  ·=+1nF; Q!-&U&/§%'>) 9&: Q*8&: 6&  1 B4h1N    %'&  !R !b  mhN* :3 '/D&L8/I` ]/    PF1§ 5*&> -/º &#  )e3& 4§·&?%-&: 9™& .B []&-/QY ] 6& / 8&%(V6& V -&%. 6Xi!# G E3 &%'#  9  %'&: ';!R !LF] Y-&%#%X&: -/«=+nF]«  %'>) 9&: `&8/Y!-&`*8& 6&   B ³E7  1 V  *8&:  Q &-&0=+7"  -/YF> 0=+  /&6&U  U&8/W 6& / 8&%J 1  /$$ @&!X&:  ·  0%9& U/ # !98/^b™=+  g±HSL&/·±Hf7gSL3&%#6h F> U K!-&L8/,beg³ES1(…5¨OS&8/U±Of`³7h_ 2F]-& 

V6&:  0©E= 6&M&BJ`  %'&: 'PD $g±OSJ&8/0±Of`gS

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.*8&*+1 N* ! -/2&J%'&4! -/7&: 1  # Dj D&/V =# -/ d f`ggW &L#,*& )A  *+ 6&%J #%Q/:3G 4W P&'/«  E /')e9&M  P* !B ST9/  V 6& -/« Q&**%-&   E 9&** G&1;# ^ @© a f7gg?j Q/  # !, M QF1 P *8&: -/·F  *+*#%X&:  L  %'& .BH] #%D/  V 6& -/7 8&:l  F]-&  ,V6&:  L& 9-&1k  YFJ&4B a  -/ºF>   QM -F%-/   /  # !)A 'M§9&&  !Y/' 9&MG  F%%E=+^&=%U  * G& 3G%>4Q* *8&: 2j E/  # !&J 7%'!&  B `F] MU7=+ 51I*&/-/5 5!  *+ %'&: L L #% /V) 3  4,=+TF,F-&:  mV6&  &/L 7k 3G%>4L3#&%À  K #%2/'3  -/(BE´#%L/'3  4Q_ 7-& &%OZ8# J  %9&  *& 6& 1  ` W *?4%'/`L&%'0=+' 0I ) *% -/B`8&   F%%l9&MGE 7*& )A  *+ 6&% /&6&L ' ,  E'!  V ' &/Q -& j#%+ L 7:3G 6&%% dEf7ggB  º&6M -F%-/ «  6&! 7_#8/ 2-/>  &V6& 9&.BdE*8&: X&%D/' #**+ J_ E/  # !J M@9&8&  !-B ’$[ ’ ”“ ‘™“ ”  E‘ ž  ! K&**+-& J¡G& #8&: 4@‡¬¬ °B q ¯-ƒ`¡g BC2&(¡B8±lA8&/LB 2(g B8d …Q' ,_ -i!#!*8& 1  F> #-&/'/&: 7  6& .B8ST "# F 6ž ž›“j” •  2‘ ž () ) )  g ’9d ž1” A—%‘   Ÿ dOKe ‘e\8 6f7”‘T&ž %%X6&”++‘™N“ 1”+I &š  g 2g” a ž  ž1…5 ” 6&ž 45‡” ¬¬ ¬B   8 ”  ! • 1 ž q $:ƒKgd B¶,BC2&:  8¡Bf2 #.¡B+g& i!#1 -8&8/QEBl&/ B f2:3G  L * !6& 3G7*' /&%N&!'& U #% _ »3G!J-i!## LX -i!#!% /5* /  &/Q3G  V 6&! B8Sn "  F 6ž6ž›“_” •  2‘ ž () )       6”‘Tž 6”+‘™“ ”+ š ” ž  ž1 ” 6ž ”QK‘e d “_”“j”!• *8&  $ ¬° $ ¬ $ .g&5¡  ²g &%'>_ '&  7g a  ©E:3GL=+ #:f2$=+ ‡¬ ¬ ® B q &-ƒKgB¶,BC2&:  8¡Bf2 #.&8/@EB+l&/B8f2:3G  -i!#  '&%N&!'&  0 #%JF> 5V 6&'! &/Y   %'& 5$#%> *%2-i!#BSn "  F 6ž6ž›“_” •  2‘ ž () )*(  6”‘Tž 6”+‘™“ ”+šN— ’E ˜  _“ ’ ” d ž1‘  -›  š  •“ež1!   6”‘Tžš_š “'•!ž1”‘m— 6‘Tž1’$ +¾(4G .ª 6& ¡ #`‡¬ ¬G‡!B

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