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基于Voronoi图的空间Co-Location核模式挖掘

         
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摘要

飞速发展的物联网技术不断催生海量带有时间和空间属性的数据集.这些数据集掀起了以空间co-location模式挖掘为代表的空间数据挖掘研究的高潮.传统空间co-location模式挖掘研究主要发现空间中频繁并置出现的特征的子集.特征在模式内部是无序的,特征之间的地位是平等的.例如,co-location模式{看守所,刑警中队,武警中队}表示看守所附近往往存在刑警中队和武警中队,反之亦然.然而,由于空间分布密度差异显著存在,现实中存在特征地位不平等的模式,这些模式中的某些特征(核特征)附近频繁地出现其它特征(非核特征)的实例,而这些非核特征附近不一定频繁地出现核特征的实例.例如,某些肿瘤疾病与某些污染源的关系.在传统模型中,用户为了发现感兴趣的模式不得不将频繁性阈值设置得很低,以至于忽略了模式中特征的主从关系.本文聚焦于前述现象,研究在空间数据集中挖掘核特征与非核特征组成的有趣模式.首先,基于核邻居定义空间co-location核频繁模式(简称核模式)的概念.核邻居与最近邻息息相关,它不仅遵从地理学第一定律而且能排除无关实例的干扰.其次,提出核模式的有趣性度量理论,分析核模式具有的性质,如基于核参与率反单调性的先验原理等.再次,提出基于Voronoi图的核邻居计算思想,避免了传统co-location模式挖掘中为计算邻近关系需要用户预先设定距离阈值等问题.同时,扩展传统的对称的空间邻近关系到不对称的核邻居关系,使其与特征的不平等地位相适应.此外,针对点、线、面等不同几何形状的空间实例,提出基于凹包理论的经典Voronoi图的扩展方法.最后,在合成数据与真实数据上对比验证了Core Pattern Mining(CPM)算法的效果与效率.实验高效地发现了有别于经典co-location模式的有趣模式,它们具有可理解性.

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