随着数字化、智能化转型，网络资产的数量也成几何式增长，对于网络资产梳理也变得棘手。传统网络空间测绘更注重资产的发现和基础识别，测绘结果到真正可用的资产信息需要进一步梳理，本议题从实际落地的案例出发，和大家探讨网络空间测绘在组织的应用实践。
一、网络空间测绘现状
二、从泛空间测绘到落地实践
三、网络空间测绘未来发展
2021-08-08 21:00:51
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DBCLASD算法
一种大型空间数据库基于距离分布的聚类算法，叫做DBCLASD（Distribution Based Clustering of Large Spatial Databases），它是DBSCAN 的扩展。假定聚类中的项目是均匀分布的，算法尝试确定满足最近邻居距离的分布。只要最近的邻居距离满足均一分布的假设，那么这个元素就被加入聚类。
算法8-7 DBCLASD算法
输入：要被聚类的空间实体D；输出：聚类集合K。
（1） K←0；//初始化，没有聚类
（2） c←Ф；//初始化候选集合为空
（3） FOR each point p in D DO BEGIN
（4） IF p is not in a cluster THEN BEGIN
（5） 创建一个新的聚类C，并把p加入C；
（6） 把p临近的点加入C；
（7） END
（8） FOR each point q in C DO BEGIN
（9） 把C中没有处理过的点q的邻居点加入C；
（10） K←K∪{C}
（11）END.
2021-07-27 10:48:30
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