【摘 要】
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空间co-location模式挖掘作为空间数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目的是为了发现空间特征间的共存关系,在许多领域有广泛的应用。但是目前的挖掘方法存在两方面的缺陷:一
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空间co-location模式挖掘作为空间数据挖掘领域的一个重要研究方向,其目的是为了发现空间特征间的共存关系,在许多领域有广泛的应用。但是目前的挖掘方法存在两方面的缺陷:一方面,传统的空间co-location模式挖掘认为在一个邻近关系内的不同种类的空间特征间是有关联的,但是却忽略了某些特征存在自相关性,与周围特征没有关联。例如,仙人掌和菊芋是沙漠中常见的两种植物,在现有的挖掘框架下很容易得到频繁模式{仙人掌,菊芋},但是生物学家已经确定菊芋具有自相关性,与周围的植物并没有关联。另一方面,虽然学者们已经提出了许多经典的算法,扩展也很丰富,但是类似“狼多会导致羊少,狼少会导致羊多”这样的动态关联却还没有得到关注,从而缺失了一些类似的有意义的模式。为了解决上述问题,因此本文首先去除空间自相关特征,然后挖掘出空间动态co-location频繁模式,弥补现有co-location模式挖掘的不足。首先,介绍了空间自相关和空间动态co-location模式挖掘的研究背景、意义及现状。第二,在数据预处理阶段,提出了新颖的算法:将k-means聚类和聚类偏差结合,找到自相关的特征并将其去除,避免其对挖掘结果造成影响,并做了可行性分析。第三,针对空间动态co-location模式挖掘,本文提出了相关概念及算法。首先,在多个时间点的数据集上获得新生/死亡实例的邻近集,排序整理得到二阶候选模式及其表实例。然后,利用全连接的方法得到各阶频繁模式。该挖掘方法能挖掘到传统的方式所缺失的有意义的模式,弥补现有方法存在的不足。最后通过合成数据和真实数据证明了本文提出的挖掘方法的可行性、有效性和可扩展性。最后,对本文的研究工作进行了总结,并展望了未来的研究方向。
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