空间亚频繁co-location模式的主导特征挖掘

空间co-location模式是一组空间特征的子集,它们的实例在邻域内频繁并置出现。通常,空间co-location模式挖掘方法假设空间实例相互独立,并采用空间实例参与到模式实例的频繁性（参与率）来度量空间特征在模式中的重要性,采用空间特征的最小参与率（参与度）来度量模式的有趣程度,忽略了空间特征间的某些重要关系。因此为了揭示空间特征间的主导关系而提出主导特征co-location模式。现有主导特征模式挖掘方法是基于传统频繁模式及其团实例模型进行挖掘,然而,团实例模型可能会忽略非团的空间特征间的主导关系。因此,基于星型实例模型,研究空间亚频繁co-location模式的主导特征挖掘,以更好地揭示空间特征间的主导关系,挖掘更有价值的主导特征模式。首先,定义了两个度量特征主导性的指标;其次,设计了有效的主导特征co-location模式挖掘算法;最后,在合成数据集和真实数据集上通过大量实验验证了所提算法的有效性以及主导特征模式的实用性。     

基于前缀树结构的空间co-location模式挖掘算法研究

首先,分类空间co-location模式挖掘算法,着重对一些典型挖掘算法的思想、特点和不足进行分析.其次,提出co-location挖掘算法的一般模式,应用同一示例,对3种基于前缀树结构的挖掘算法进行分析和比较,总结基于前缀树结构挖掘算法的实质.最后是对基于前缀树结构挖掘算法的实验评价.     

空间极大co-location模式挖掘研究

空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。     

基于co-location模式的空间分类算法

在特定的空间分类任务中,对象的类别和自身属性相关较小,和近邻对象的空间特征相关较大,用传统的空间分类方法并不适用。提出一种基于co-location模式的空间分类挖掘算法。算法挖掘含不同类别特征的空间co-location模式,转化为分类规则,获得兴趣度较高的分类规则集。分类阶段先查询待分类对象的空间近邻,概化为空间特征,挑选适应的分类规则进行分类。实验结果表明这是一种高效的空间分类算法。     

空间 co-location 模式挖掘算法研究综述

空间co-location模式代表的是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁的关联。它是空间数据挖掘的一个重要研究方向。首先给出co-location模式的基本概念;然后描述了针对不同数据领域提出的各种算法,并重点分析了算法提出的思路及主要特点;最后对Co-location模式挖掘未来的研究方向作了探讨。     

星型高影响的空间co-location模式挖掘

空间co-location模式是其实例在空间邻域内频繁并置出现的一组空间特征集.传统的空间co-location模式挖掘方法通常假设空间实例相互独立,并采用参与度作为模式有趣性的唯一度量指标,没有考虑不同特征或相同特征不同实例在空间邻域内所产生的影响差异,因此挖掘的结果往往缺乏相关性和可解释性.文中提出了一种星型高影响...     

空间co-location模式挖掘中的模糊技术初探

空间并置（co-location）模式是指其特征的实例在地理空间中频繁并置出现的一组空间特征的集合。传统co-location模式挖掘通常由用户给定一个邻近阈值来确定实例的邻近关系，使用单一的邻近阈值来判定两个空间实例的邻近性可能会造成邻近关系的缺失，也没有考虑距离大小的不同对邻近关系的影响。同时，传统方法主要利用频繁性阈值来衡量模式的频繁性，存在着算法效率对频繁性阈值较为敏感的问题。由于频繁并置的特征间具有较高的邻近度，因此利用聚类算法可以将其聚集在一起，加之邻近以及特征间的并置都是模糊的概念，因此将模糊集理论与聚类算法相结合，研究了空间co-location模式挖掘中的模糊挖掘技术，在定义模糊邻近关系的基础上，定义了度量特征之间邻近度的函数，基于特征邻近度利用模糊聚类算法挖掘co-location模式，最后通过广泛的实验验证了提出方法的实用性、高效性及鲁棒性。     

实例位置模糊的空间co-location模式挖掘研究

实例位置模糊在许多领域里都有着非常重要的应用,比如生物医学图像数据库和地理信息系统(geographic information system,GIS)。研究了实例位置模糊的空间co-location模式挖掘问题。定义了实例位置模糊的空间co-location模式挖掘的相关概念,包括实例位置模糊、位置参与率等;给出了基本算法来挖掘实例位置模糊的co-location模式;提出了两种改进算法,即基于网格的距离计算和减枝候选模式,以提高挖掘性能,加快co-location规则的产生。通过大量的实验,说明了基本算法及其改进算法的效果和效率。     

MLCPM-UC:一种基于模式实例分布均匀系数的多级co-location模式挖掘算法

空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现.由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co-location模式),从而提出了多级co-location模式挖掘.当前的多级co-location模式挖掘方法存在两个问题:1)已有的多级co-location模式挖掘方法忽略了模式在空间中的分布特性,未能准确区分全局和区域co-location模式;2)已有的多级模式挖掘方法将全局非频繁co-location模式作为候选区域co-location模式,导致候选区域co-location模式数量过多.针对以上问题,首先,定义了模式的实例分布均匀系数,在考虑模式频繁性的同时考虑了模式在空间中的分布情况,从而正确、高效地识别出全局和区域co-location模式.其次,基于模式的实例分布均匀系数,设计了一个有效的多级co-location模式挖掘算法,提出了有效的剪枝策略以提高算法效率.最后,在真实和合成数据集上进行了广泛的实验,验证了所提方法的正确性和高效性.     

基于数据规范化的co-location模式挖掘算法

在实际应用中,空间特征不仅包含空间信息,其特征实例还伴随着属性信息,这些属性信息对知识发现和科学决策具有重大作用。在现有的co-location模式挖掘算法中,计算两个不同特征实例的邻近距离时并未考虑实例不同属性的取值在邻近距离中所占的权重,导致部分属性权重过大,从而影响co-location模式挖掘的结果。对属性取值进行规范化,赋予所有属性相等的权重,并提出基于join-based的数据规范化算法DNRA;同时,对距离阈值范围难以确定的问题进行了深入研究,推导出DNRA算法中距离阈值的取值范围,为用户选择适当的距离阈值提供帮助。最后,通过大量实验对DNRA算法的性能进行了分析比较。     

一种新的正负空间同位规则挖掘算法

空间同位规则是一种新的空间数据挖掘方法.尽管人们对挖掘空间同位规则做了一些研究,但大多数研究者仅仅对正空间同位规则进行研究,没有考虑负空间同位规则.本文提出了一种新的正负空间同位规则挖掘算法(Positive and Negative Spatial Co-Location Rules Mining Algorithm,PNSCLRMA).为了减少计算量,算法利用了星形邻域去减少连接运算和定义兴趣度去删除不感兴趣的空间同位模式两项优化技术.实验表明,该算法有效可行.     

含关键特征的显著Co-location模式挖掘研究

空间Co-location模式是一组在空间中频繁并置的空间特征的子集。空间Co-location模式挖掘通常假设空间实例之间相互独立,然而,在实际应用中,不同空间特征、不同实例之间往往相互作用或依赖。空间Co-location关键特征是指对模式具有主导作用的特征。在频繁模式中,识别含关键特征的Co-location模式并摘取模式中的关键特征,为用户提供更精简的挖掘结果,提高Co-location模式的可用性,对Co-location模式挖掘具有重要意义。本文首先定义了含有关键特征的显著频繁Co-location模式新概念,以及一系列度量指标以识别显著频繁Co-location模式中的关键特征;其次,给出了一个挖掘显著频繁Co-location模式和关键特征的算法;最后,在模拟和真实数据集上进行了大量的实验,验证了所提出算法的效果及性能。     

一种模糊对象的极大co-location模式挖掘算法

空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地进行空间并置。人们已经对确定和不确定数据co-location模式挖掘做了很多工作,也有很多成果,但对极大co-location模式挖掘研究较少,特别是针对模糊对象的极大co-location模式挖掘研究还未见报道。提出Mevent-tree算法来挖掘模糊对象的极大co-location模式,首先为每个对象构建空间对象树,从而得到候选模式,然后为候选模式集构建HUT树,最后在HUT树中从阶数最大的候选模式开始到阶数2为止,深度优先搜索极大co-location模式并在得到极大模式后对HUT树剪枝。接着提出两个改进算法,包括预处理阶段模糊对象的剪枝算法和在构造HUT树之前co-location候选模式的剪枝算法。最后通过大量实验验证了Mevent-tree算法和改进算法的效果和效率。     

CPM-MCHM:一种基于极大团和哈希表的空间并置模式挖掘算法

空间并置(co-location)模式挖掘是指在大量的空间数据中发现一组空间特征的子集,这些特征的实例在地理空间中频繁并置出现.传统的空间并置模式挖掘算法通常采用逐阶递增的挖掘框架,从低阶模式开始生成候选模式并计算其参与度(空间并置模式的频繁性度量指标).虽然这种挖掘框架可以得到正确和完整的结果,但是带来的时间和空间开...     

k-近邻关系下的空间高效用核模式挖掘

空间数据挖掘旨在从空间数据库中发现和提取有价值的潜在知识.空间co-location(共存)模式挖掘一直以来都是空间数据挖掘领域的重要研究方向之一,其目的 是发现一组频繁邻近出现的空间特征子集,而空间高效用co-location模式挖掘则考虑了特征的效用属性.二者在度量空间实例的邻近关系时一般都需要预先给定一个距离阈值...     

最简关联规则及其挖掘算法

传统关联规则挖掘算法往往产生过多规则而难以被决策者所采用。针对该问题,文章从应用的角度提出了最简关联规则,其特点是后项只包括一种产品,同时追求规则前项产品项数的最小化,在此基础上给出了一种最简关联规则挖掘算法。利用该算法得到的最简关联规则集包括的规则数量大为减少且能得出与全部关联规则集相同的决策,避免了大量的冗余挖掘,提高了挖掘效率和应用效果。     

从不确定数据集中挖掘频繁Co-location模式

把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法,解决了从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED(expected distances)计算开销大的问题,介绍了两种剪枝技术:边界矩形剪枝技术和三角不等式剪枝技术,其中,在三角不等式剪枝部分,分别讨论了取1个锚点、5个锚点和9个锚点的不同情况。通过大量实验证明了剪枝策略有效避免了大量的ED计算,提高了算法的效率。