从不确定数据集中挖掘频繁Co-location模式
由于现实生活中对不确定数据应用的需要，不确定数据的研究已经成为最近研究的热点。本文把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法，目的是解决从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED计算开销大的问题，本文介绍了两种剪枝技术：边界矩形剪枝技术和三角不等式剪枝技术，其中，在三角不等式剪枝部分，分别讨论了取1个锚点，5个锚点和9个锚点的不同情况。实验部分通过大量的实验证明剪枝策略有效避免了大量ED的计算，提高了算法的效率。
不确定数据 co-location模式 边界矩形剪枝 UJoin-based算法 三角不等式剪枝 数据库
陆叶 王丽珍 张晓峰
云南大学信息学院计算机科学与工程系,昆明 650091
国内会议
南昌
中文
296-302
2009-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）