模糊对象的空间Co-location模式挖掘研究
空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地空间并置。过去人们已经对确定及不确定数据的co-location模式挖掘问题进行了一些研究，但是针对模糊对象上进行的研究还没有。模糊对象在许多领域里都有着非常重要的应用，比如生物医学图像数据库和GIS。本文研究模糊对象的空间co-location模式挖掘问题。首先，定义模糊对象上空间co-location模式挖掘的相关概念，包括模糊参与率、模糊参与度等。其次，提出FB算法挖掘模糊对象的co-location模式。接着，提出了3种改进算法，包括剪枝对象、减少实例间连接、改进剪枝步，以提高挖掘性能、加快co-location规则的产生。最后通过大量的实验说明FB算法及其改进算法的效果和效率。
模糊对象 co-location模式 空间数据挖掘 FB算法 模糊参与率
欧阳志平 王丽珍 陈红梅
云南大学信息学院计算机科学与工程系 昆明 650091
国内会议
上海
中文
1947-1955
2011-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）