【摘 要】
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为了得到有趣且有效的空间关联规则通常需要多次执行挖掘操作,可以使用增量维护算法来提高挖掘效率。然而,能够直接使用空间数据的关联规则增量更新算法尚属空白。为解决这一
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家863计划项目(2011AA010502);国家自然科学基金资助项目(41171313);地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金资助项目(201329)
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为了得到有趣且有效的空间关联规则通常需要多次执行挖掘操作,可以使用增量维护算法来提高挖掘效率。然而,能够直接使用空间数据的关联规则增量更新算法尚属空白。为解决这一问题,对挖掘阈值改变和空间数据集更新后通过筛选或增量挖掘等方法实现规则维护的策略进行了分析,并提出适用于支持度阈值减小和空间图层增加这两类情况的增量挖掘算法——ISA。ISA算法不依赖于空间事务表的构建与更新,可以直接使用空间图层作为输入数据。在基于实际数据的实验中,采用ISA算法所得结果与类Apriori算法一致,耗时则相对缩短20.0%至71.0%;此外,对1 372 772条规则进行了基于筛选的更新,耗时低于0.1 s。实验结果表明,所提出的空间关联规则增量维护策略和算法是可行、正确且高效的。
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