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一种基于领域驱动的高效用Co-location模式挖掘方法

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空间并置(co-location)模式是空间特征集的子集,子集中特征的实例在空间邻域上频繁地共现.先前的大量研究主要是将co–location模式的参与度(PI)和模式效用率(PUR)作为有趣性度量指标,这些度量指标没有充分考虑特征之间以及同一特征实例之间的差异,但是在现实世界中这些差异是存在的;同时,传统基于数据驱动的知识发现,注重挖掘过程的自动化,尽量避免用户介入挖掘过程,挖掘结果常常包含大量无用的、错误的和用户不感兴趣的知识,不具有可行动性.针对上述情况,首先提出了更为一般的研究对象-带效用值的空间实例,并提出效用参与率(UPI)作为模式的有趣性度量指标.其次,将领域知识形式化为三种语义规则并引入挖掘过程中,采用多次迭代的挖掘框架,逐步基于用户的领域知识,挖掘最终的结果。最后,通过实验对比分析了不同有趣性度量指标下的挖掘结果在效用占比和频繁性两方面的差异,以及引入领域知识前后挖掘结果的变化情况。

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来源
《第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）》|2016年|1-8|共8页
会议地点深圳
作者

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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
空间并置模式; 数据挖掘; 效用参与率; 领域知识;

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