【摘 要】
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伴随着信息技术的发展,卫星跟踪技术使得长时间连续跟踪野生鸟类成为可能.同时,鸟类长距离迁徙过程中的强关联的栖息地,在生物学行为研究,动植物栖息地保护,以及鸟类禽流感(H5N1)传播路线的研究上有着重要的科学意义.为了发现鸟类迁徙的强关联栖息地,本文将传统生物学的问题转化为一个图挖掘过程.相对于鸟类在大范围时间尺度迁徙是线性的序列飞行路线,鸟类的迁徙活动在某一个时间段或者某个区域是以结构化图的形式存
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京 100080;中国科学院研究生院,北京 100039 中国科学
【出 处】
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第十届科学数据库与信息技术学术研讨会
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伴随着信息技术的发展,卫星跟踪技术使得长时间连续跟踪野生鸟类成为可能.同时,鸟类长距离迁徙过程中的强关联的栖息地,在生物学行为研究,动植物栖息地保护,以及鸟类禽流感(H5N1)传播路线的研究上有着重要的科学意义.为了发现鸟类迁徙的强关联栖息地,本文将传统生物学的问题转化为一个图挖掘过程.相对于鸟类在大范围时间尺度迁徙是线性的序列飞行路线,鸟类的迁徙活动在某一个时间段或者某个区域是以结构化图的形式存在.传统的图挖掘算法没能考虑图数据的顶点和边的权重,但是鸟类迁徙的图结构化数据是带权重子图.针对这一类型的权重图数据,提出带权重的联通子图挖掘算法(HELEN),并将算法成功应用到了青海湖鸟类的卫星跟踪迁徙数据中.并通过图挖掘结果与H5N1爆发地点的空间关联性分析,发现鸟类在迁徙过程中与禽流感爆发存在着时间和空间关联性.
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