【摘 要】
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随着世界经济的高速发展以及工业化和城镇化的不断加速,自然环境已经受到了极大的污染与破环,随之而来的后果便是每年节节攀升的患癌率与致死率。来自世界卫生组织（WHO）的最新数据显示,去年全世界患癌1930万人,死亡1000万人,而在我国每分钟就有7.5人被确诊为癌症,癌症已成为人类死亡的第二大原因。相关的研究报告显示在众多致癌因素中,遗传因素大约占比4%～6%,而环境因素则大约占比60%以上,所以研究
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随着世界经济的高速发展以及工业化和城镇化的不断加速,自然环境已经受到了极大的污染与破环,随之而来的后果便是每年节节攀升的患癌率与致死率。来自世界卫生组织（WHO）的最新数据显示,去年全世界患癌1930万人,死亡1000万人,而在我国每分钟就有7.5人被确诊为癌症,癌症已成为人类死亡的第二大原因。相关的研究报告显示在众多致癌因素中,遗传因素大约占比4%～6%,而环境因素则大约占比60%以上,所以研究污染源与癌症病例的关系,以求降低患癌率和致死率,为癌症防治工作提供一定程度上的帮助。传统空间co-location模式挖掘方法在研究污染源与癌症病例的关系时存在许多不足之处。首先,需要用户给定一个空间邻近距离阈值,若用户没有相关领域知识,则很可能会造成空间邻近关系的错失。同时,单一的空间邻近距离阈值也没有将不同空间实例之间的距离大小对空间邻近程度的影响考虑在内。其次,团划分模型会遗漏癌症病例受多个不邻近的污染源实例共同影响的情况。再者,不根据应用背景区分空间特征的重要性会忽略它们之间的交互关系。最后,传统的度量方法无法度量空间特征间的影响程度。总而言之,传统的挖掘方法并不适用于本文的研究。因此,本文提出了基于模糊集理论与空间序偶模式挖掘污染源与癌症病例关系的方法。首先,将空间数据集分为污染源数据集和癌症病例数据集两大类,将癌症实例集作为生成元利用Voronoi图的性质对污染源实例集进行划分,接着基于模糊集理论和星型划分模型,定义了空间实例之间的模糊邻近关系。其次,提出了空间序偶模式的参与度和模糊影响度等相关概念,来度量模式中癌症特征与污染源特征之间的关系和癌症特征受污染源特征影响的程度。随后,给出了相关定义所满足的性质以及相应的挖掘框架,并基于挖掘框架提出了一种基本挖掘算法（PSSOPP＿NA算法）,为了提高挖掘效率,基于空间序偶模式的特点,设计了新的剪枝策略并提出了相应的优化挖掘算法（PSSOPP＿OA算法）。最后,在真实和合成数据集上做了大量实验,其中在真实数据集中验证了所提算法的正确性和有效性,在合成数据集中验证了伸缩性。
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