极小负co-location模式及有效的挖掘算法

摘要：

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,挖掘到的模式数量巨大.针对该问题,探索了负co-location模式的向上包含性质,提出了极小负co-location模式,证明了极小负co-location模式可推导出所有频繁负co-location模式.在负co-location模式挖掘中,计算模式的表实例是制约挖掘效率的根本因素,为此提出了3个剪枝策略有效地提高了算法的效率.在真实和合成数据集上的大量实验,验证了提出方法的正确性和高效性.特别地,大量实验结果表明极小负co-location模式可将频繁负co-location模式数量压缩80％以上.

关键词：空间数据挖掘、空间co-location模式、极小负co-location模式、向上包含、紧凑表示

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;云南省创新团队建设项目

在线出版日期：2021-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：366-378