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。     

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。     

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。     

空间co-location模式增量挖掘及演化分析

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向.空间co-location模式是空间对象的一个子集,它们的实例在空间中频繁关联.到目前为止,空间co-location模式挖掘都只关注某一个时刻的空间co-location模式.然而,在实际应用中,数据库中的数据是随着时间改变的,所以高效地增量挖掘空间co-location模式是非常必要的;空间co-location模式演化分析可以发现空间co-location模式的变化规律,预测特定事件的发生,但是对这些问题的研究并未见诸报道.研究了高效的空间co-location模式增量挖掘及空间co-location模式的演化分析,首先,提出了高效的空间co-location模式增量挖掘基本算法及剪枝算法.其次,在多个随时间变化的真实数据集上挖掘co-location演化模式.再次,证明了空间co-location模式增量挖掘基本算法及剪枝算法是正确的和完备的.最后,在"模拟+真实"的数据集上用充分的实验验证了增量挖掘基本算法的性能以及剪枝算法的剪枝效果.此外,把空间co-location增量挖掘基本算法、剪枝算法及演化模式挖掘算法应用到三江并流区域珍稀植物数据集上,增量挖掘出空间co-location模式及演化模式,预测了co-location模式的演化规律,更好地实现了对珍稀植物的动态跟踪和保护.     

极小负co-location模式及有效的挖掘算法

空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集.在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要的意义.现有的负co-location模式挖掘算法的时间复杂度较高,挖掘到的...     

领域驱动的高效用co-location模式挖掘方法

空间并置（co-location）模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间co-location模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location模式挖掘方法的结果常常包含大量无用或是用户不感兴趣的知识。针对上述问题,提出一种更为一般的研究对象--带效用值的空间实例,并定义了新的效用参与度（UPI）作为高效用co-location模式的有趣性度量指标;将领域知识形式化为三种语义规则并应用于挖掘过程中,提出一种领域驱动的多次迭代挖掘框架;最后通过大量实验对比分析不同有趣性度量指标下的挖掘结果在效用占比和频繁性两方面的差异,以及引入基于领域知识的语义规则前后挖掘结果的变化情况。实验结果表明所提出的UPI度量是一种兼顾频繁和效用的更为合理的度量指标;同时,领域驱动的挖掘方法能有效地挖掘到用户真正感兴趣的模式。     

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.     

带邻近作用的高增益率co-location模式挖掘

大多数空间co-location模式挖掘将距离阈值作为衡量不同对象实例间邻近关系的标准,进而挖掘出频繁co-location模式,并没有考虑具有邻近关系的实例间的相互影响和模式的增益率问题。在空间co-location模式挖掘过程中,引入实例间的相互作用率和对象的季均收益,定义了对象作用率、套间总收益和增益率等概念,并提出挖掘高增益率co-location模式的基础算法（NAGA）和有效的剪枝算法（NAGA_JZ）。最后通过大量的实验来验证基础算法的正确性和实用性,并对基础算法和剪枝算法的挖掘效率进行了对比,验证了剪枝算法的高效性。     

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。     

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。     

Spatial co-location pattern discovery without thresholds

Spatial co-location pattern mining discovers the subsets of features whose events are frequently located together in geographic space. The current research on this topic adopts a threshold-based approach that requires users to specify in advance the thresholds of distance and prevalence. However, in practice, it is not easy to specify suitable thresholds. In this article, we propose a novel iterative mining framework that discovers spatial co-location patterns without predefined thresholds. With the absolute and relative prevalence of spatial co-locations, our method allows users to iteratively select informative edges to construct the neighborhood relationship graph until every significant co-location has enough confidence and eventually to discover all spatial co-location patterns. The experimental results on real world data sets indicate that our framework is effective for prevalent co-locations discovery.     

An order-clique-based approach for mining maximal co-locations

Most algorithms for mining spatial co-locations adopt an Apriori-like approach to generate size-k prevalence co-locations after size-(k − 1) prevalence co-locations. However, generating and storing the co-locations and table instances is costly. A novel order-clique-based approach for mining maximal co-locations is proposed in this paper. The efficiency of the approach is achieved by two techniques: (1) the spatial neighbor relationships and the size-2 prevalence co-locations are compressed into extended prefix-tree structures, which allows the order-clique-based approach to mine candidate maximal co-locations and co-location instances; and (2) the co-location instances do not need to be stored after computing some characteristics of the corresponding co-location, which significantly reduces the execution time and space required for mining maximal co-locations. The performance study shows that the new method is efficient for mining both long and short co-location patterns, and is faster than some other methods (in particular the join-based method and the join-less method).     

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。     

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...     

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...     

Top-<Emphasis Type="Italic">k</Emphasis> probabilistic prevalent co-location mining in spatially uncertain data sets

A co-location pattern is a set of spatial features whose instances frequently appear in a spatial neighborhood. This paper efficiently mines the top-k probabilistic prevalent co-locations over spatially uncertain data sets and makes the following contributions: 1) the concept of the top-k probabilistic prevalent co-locations based on a possible world model is defined; 2) a framework for discovering the top-k probabilistic prevalent co-locations is set up; 3) a matrix method is proposed to improve the computation of the prevalence probability of a top-k candidate, and two pruning rules of the matrix block are given to accelerate the search for exact solutions; 4) a polynomial matrix is developed to further speed up the top-k candidate refinement process; 5) an approximate algorithm with compensation factor is introduced so that relatively large quantity of data can be processed quickly. The efficiency of our proposed algorithms as well as the accuracy of the approximation algorithms is evaluated with an extensive set of experiments using both synthetic and real uncertain data sets.