空间关联规则的双向挖掘

空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系,更需要挖掘元组之间的关系——横向关系,如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式,借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法,对空间关联规则进行完整定义,并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中,提出一种新算法,该算法根据挖掘任务进行约束,缩小挖掘空间,然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系,经过多次循环,获取非空间项集,进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程,并通过实例进行了验证。     

挖掘空间拓扑关联的有效算法

在基于空间事务的横向关联规则挖掘中,为了能够在海量数据中有效地提取空间拓扑关联规则,提出一种挖掘空间拓扑关联的有效算法,其适合挖掘多层横向空间关联规则.该算法用二进制数存储空间拓扑关系,使空间事务和数字建立对应关系,用数字递增的方法产生候选频繁项.在计算支持数时,算法在用逻辑运算的同时还利用数字特性减少扫描的空间事务数,大大地提高了效率.实验结果表明,在提取多层空间拓扑关联规则时,其比现有的算法更快速更有效.     

基于序号索引的空间关联规则挖掘算法

针对空间关联规则挖掘算法的冗余计算问题,提出一种基于序号索引的空间关联规则挖掘算法。该算法适用于挖掘单层横向空间的关联规则,在自底向上和自顶向下的搜索过程中,用定序操作产生序号索引,通过序号索引在双向挖掘过程中修剪重复候选项和删除冗余计算,以提高算法效率。实验结果证明该算法比现有的算法更快速有效。     

一种用于空间横向挖掘的拓扑关联规则算法

针对现有基于空间事务的挖掘算法不能有效地提取空间拓扑关联,提出一种空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在空间关联横向挖掘中搜索拓扑关联;该算法将空间拓扑关系转换为整数,用整数递减的方法构建候选频繁项;算法用数字运算获取支持数,同时还用数字特性减少被扫描的空间事务数。在挖掘空间拓扑关联规则时,实验证明它是快速而有效的。     

空间关联规则挖掘算法研究

提出了多层次空间关联规则的定义后,利用多层次的空间概念关系。给出了一种基于元模式的多层次空间关联规则挖掘算法AP-MLSAM;在此算法中,预先确定用户感兴趣的规则模式与对象。然后分别在该对象的各数据层上进行大项集的计数。最后得到与用户给定的元模式形式一致的宅间关联规则。实验表明,算法是有效的。     

一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法

针对现有挖掘算法不能有效提取空间拓扑关联的问题,提出一种交替搜索空间拓扑关联的挖掘算法,适合在海量空间数据中挖掘空间拓扑关联规则。该算法从候选数字区间的两端,用数字递增和递减2种方式产生候选频繁项,实现交替搜索空间拓扑关联规则。在计算支持数时用数字特征减少被扫描的事务数,达到提高挖掘效率的目的。实验结果表明,在空间数据中挖掘空间拓扑关联规则时,该算法比现有算法更快速、有效。     

基于SVG的空间关联规则挖掘

随着网络技术的飞速发展，SVG成为矢量图形发布的新一代标准，越来越多的SVG文档涌现出来。SVG文档中隐藏着大量有趣的空间信息，因而如何从SVG文档中发现有趣的空间信息成为数据挖掘领域中值得研究的问题。讨论空间关联规则的挖掘，采用多维多层交叉关联规则挖掘技术，综合利用SVG文档中的空间信息和非空间信息进行挖掘，可以较好地从SVG文档中挖掘隐藏的空间关联规则。     

基于SVG的空间关联规则挖掘

随着网络技术的飞速发展,SVG成为矢量图形发布的新一代标准,越来越多的SVG文档涌现出来。SVG文档中隐藏着大量有趣的空间信息,因而如何从SVG文档中发现有趣的空间信息成为数据挖掘领域中值得研究的问题。讨论空间关联规则的挖掘,采用多维多层交叉关联规则挖掘技术,综合利用SVG文档中的空间信息和非空间信息进行挖掘,可以较好地从SVG文档中挖掘隐藏的空间关联规则。     

面向用户的空间拓扑关联规则挖掘

在挖掘空间拓扑关联规则时,由于现有挖掘算法不能够提取满足用户特定需求的空间拓扑关联规则,若使用传统约束性关联规则挖掘算法,则存在大量的重复计算和冗余候选项;提出一种面向用户的空间拓扑关联规则挖掘算法,其适合在多空间关系模式下,挖掘满足用户特定需求的拓扑关联。该算法通过拓扑关系编码法将空间关系事务转换成整数,用非目标自由空间对象类的集合序列数值递增的方法,索引构建候选频繁项,并用布尔运算计算支持数。在挖掘满足用户特定需求的空间拓扑关联规则时,该算法是快速而有效的。     

增量更新关联规则挖掘算法研究

随着大型数据库系统在各行业普及,数据库中存储的数据量急剧增大,数据挖掘是从海量数据中挖掘有效或重要信息的过程。关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究课题,被广泛地应用。伴随挖掘数据库的规模不断发生变化,对数据的需求也会有所不同,如何从扩展数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新具有非常重要的应用价值,这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。     

基于空间关联规则挖掘的数据格式转换研究

通过对两种传统的CAD数据到GIS数据转换方法的系统研究,分析了转换过程中存在的信息丢失等问题。基于空间数据关联规则挖掘思想,从问题着手,设计了一种全新的CAD的文本数据到GIS的点层数据的转换方案与挖掘算法。最后,以一个实际的例子,实现了对CAD的文本数据的空间关联规则挖掘,提取文本的坐标信息和属性信息,建立GIS空间数据库,并对转换的几何精度和属性精度进行了评价。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的研究

针对Apriori寻找频繁项集问题,提出了基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法。该算法结合项集的有序特性,使生成树的每一层结点从左往右按支持度大小升序排列,这样得到的候选频繁项集的集合是最小的,大大减少了候选频繁项集的数量,而且能保持频繁项集的完整性,从而节约了计算开销,提高了算法的效率。     

分布式抽样关联规则挖掘算法的研究

介绍了假日旅游信息数据挖掘的概念,提出了一种改进的分布式抽样关联规则挖掘算法DS-ARM,给出了算法的实现过程,并对算法性能进行了测试,利用DS-ARM算法对假日旅游者在目的地的旅游行为模式进行了研究。     

一种事务互补挖掘算法的研究及应用

提出一种事务互补的挖掘算法,其适合挖掘任何长度的频繁项目集。该算法用事务互补搜索策略产生候选项,使用频繁项目集修剪其子集和非频繁项目集修剪其超集策略减少候选项;在计算支持数时使用了二进制的逻辑运算和事务特性,提高了算法的效率。将其应用到横向空间关联规则挖掘中,实验表明该算法是快速而有效的。     

基于J2EE的空间数据挖掘系统设计与实现

在分析空间数据挖掘特点的基础上，充分集成空间数据仓库技术、空间数据挖掘技术以及空间信息表达等技术，设计了一个基于J2EE的空间数据挖掘原型。重点介绍该原型系统的功能框架与体系结构、空间关联规则挖掘模块、挖掘结果的可视化表达模块的设计和实现办法。最后给出系统以某市土地利用现状数据集为例的空间关联规则挖掘结果界面。结果表明该系统可较好地满足可靠性、扩展性、可用性等业务需要。     

图像纹理联合关联规则挖掘研究

提出以纹理联合关联规则来表达图像纹理特征以及挖掘纹理联合关联规则的算法。在纹理关联规则定义基础上,通过图像降噪预处理和数据挖掘预处理,采用模板统计挖掘方法挖掘低维和高维图像纹理联合关联规则。实验表明联合关联规则能够较好表达图像纹理特征,可以据此进行纹理分割。     

关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,通过对事务数据库的布尔化表示,提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量,从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库,同样也有较好的应用。