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带稀有特征的不确定空间co-location模式挖掘

冯岭  
【摘要】:数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。随着数据收集技术的快速发展,特别是GIS技术的广泛应用,空间数据上的数据挖掘逐渐成为近几年研究的重点之一。然而由于测量可能存在误差,收集到的数据往往不是精确的。因此为了得到准确挖掘结果,基于不确定数据集合的数据挖掘算法研究十分必要。空间co-location模式挖掘是找出一组频繁出现在一起的空间特征的集合,是数据挖掘中的一个重要领域。目前不确定数据集合上的空间co-location模式挖掘已经取得一些优秀的成果,然而这些成果并不能应用到所有的情况。如果数据集合中存在稀有特征,根据目前已存在的算法,一些有稀有特征存在的频繁模式并不能挖掘到。本文针对稀有特征存在的情况,提出了在不确定数据上挖掘稀有特征存在的空间co-location频繁模式的新方法。 首先,介绍了不确定数据的定义和不确定数据挖掘的研究现状和研究意义。 其次,介绍了一些在确定数据上挖掘空间co-location模式的基本概念和一些经典的挖掘方法,如基于全连接的Join-Based算法,并介绍了稀有特征的概念和针对含有稀有特征的数据集合的MaxPrune算法。 第三,介绍了可能世界在空间co-location模式挖掘中的应用、不确定空间co-location模式挖掘的基本概念和基于存在不确定的空间co-location模式挖掘方法。 第四,把针对确定数据的MaxPrune算法扩展到了UMaxPrune算法,用来挖掘在包含稀有特征的不确定数据集合中挖掘空间co-location模式。分析了UMaxPrune算法所存在的不足,提出了新的基于加权期望参与率的UWB算法,成功地解决了UMaxPrune算法的不足,并根据加权期望参与率的部分向下闭合性,提出了改进的UWP算法。 第五,通过在模拟数据上和实际数据上的大量的实验,验证了基于加权期望参与率算法的正确性和有效性。 最后,对本文的工作进行了总结,并对在含有稀有特征的不确定数据集合中挖掘co-location模式的未来研究进行了展望。


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