Spatiotemporal डेटा माइनिंग, spatiotemporal डेटा से पैटर्न और ज्ञान खोजने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है। स्पोटियोटेम्पोरल डेटा माइनिंग के एक उदाहरण में शहरों और भूमि के विकास के इतिहास का पता लगाना, मौसम के डिजाइन को उजागर करना, भूकंप और तूफान की भविष्यवाणी करना और ग्लोबल वार्मिंग के रुझान तय करना शामिल है।
मोबाइल फोन, जीपीएस डिवाइस, इंटरनेट-आधारित मानचित्र सेवाओं, मौसम सेवाओं, और डिजिटल अर्थ, और उपग्रह, आरएफआईडी, सेंसर, वायरलेस और वीडियो प्रौद्योगिकियों की मान्यता को देखते हुए, स्पैटिओटेम्पोरल डेटा माइनिंग महत्वपूर्ण हो गया है और इसके दूरगामी निहितार्थ हैं।
कई प्रकार के स्पोटियोटेम्पोरल डेटा हैं, मूविंग-ऑब्जेक्ट डेटा महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, पशु वैज्ञानिक पारिस्थितिक व्यवहार का पता लगाने के लिए वन्यजीवों पर टेलीमेट्री मशीनरी को जोड़ते हैं, गतिशीलता प्रबंधक कारों में जीपीएस को बेहतर मॉनिटर और गाइड वाहनों में एम्बेड करते हैं, और मौसम विज्ञानियों को तूफान खोजने के लिए मौसम उपग्रह और रडार की आवश्यकता होती है।
मूविंग-ऑब्जेक्ट डेटा माइनिंग के उदाहरण जैसे कि कई मूविंग ऑब्जेक्ट्स के माइनिंग मूवमेंट डिज़ाइन (यानी, मूविंग क्लस्टर्स, लीडर्स और फॉलोअर्स, मर्ज, काफिले, झुंड और पिनर सहित कई मूविंग ऑब्जेक्ट्स के बीच संबंधों की खोज, और विभिन्न सामूहिक मूवमेंट पैटर्न) )।
एक साइबर-भौतिक प्रणाली (सीपीएस) में आम तौर पर बड़ी संख्या में परस्पर क्रिया करने वाले भौतिक और डेटा घटक शामिल होते हैं। CPS सिस्टम को आपस में जोड़ा जा सकता है ताकि विशाल विषम साइबर-भौतिक नेटवर्क का निर्माण किया जा सके।
साइबर-भौतिक नेटवर्क के एक उदाहरण में एक रोगी देखभाल प्रणाली होती है जो रोगी निगरानी प्रणाली को रोगी डेटा के वेब और एक आपातकालीन प्रबंधन प्रणाली से जोड़ती है।
एक परिवहन प्रणाली जो एक यातायात डेटा और नियंत्रण प्रणाली के साथ कई सेंसर और वीडियो कैमरों सहित परिवहन निगरानी वेब को जोड़ती है; और एक युद्धक्षेत्र कमांडर प्रणाली जो एक सेंसर नेटवर्क को युद्धक्षेत्र डेटा विश्लेषण प्रणाली से जोड़ती है।
साइबर-भौतिक प्रणालियों में उत्पन्न डेटा शक्तिशाली, विस्फोटक, शोर, असंगत और अन्योन्याश्रित हैं, जिनमें समृद्ध स्थानिक-अस्थायी डेटा शामिल हैं, और वे वास्तविक समय में निर्णय लेने के लिए आवश्यक हैं।
मल्टीमीडिया डेटा माइनिंग मल्टीमीडिया डेटाबेस से दिलचस्प डिज़ाइन की खोज है जो मल्टीमीडिया ऑब्जेक्ट्स के विशाल सेट को सहेजता है और प्रबंधित करता है, जैसे कि छवि डेटा, वीडियो डेटा, ऑडियो डेटा, और अनुक्रम डेटा और हाइपरटेक्स्ट डेटा जिसमें टेक्स्ट, टेक्स्ट मार्कअप और लिंकेज शामिल हैं।
मल्टीमीडिया डेटा माइनिंग एक अंतःविषय क्षेत्र है जो इमेज प्रोसेसिंग और परसेप्टिव, कंप्यूटर विज़न, डेटा माइनिंग और पैटर्न आइडेंटिफिकेशन को मर्ज करता है। मल्टीमीडिया डेटा माइनिंग में कई समस्याएं हैं जिनमें सामग्री-आधारित पुनर्प्राप्ति और समानता खोज, और सामान्यीकरण और बहुआयामी विश्लेषण शामिल हैं। मल्टीमीडिया डेटा क्यूब में मल्टीमीडिया डेटा के लिए अधिक आयाम और माप शामिल होते हैं।
टेक्स्ट माइनिंग एक अंतःविषय अनुप्रयोग है जो डेटा पुनर्प्राप्ति, डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और गणना भाषाविज्ञान पर आधारित है। डेटा का एक बड़ा हिस्सा टेक्स्ट के रूप में सहेजा जाता है जिसमें समाचार लेख, हाई-टेक पेपर, किताबें, डिजिटल लाइब्रेरी, ईमेल संदेश, ब्लॉग और वेब पेज शामिल हैं।