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一种基于U-AHC的不确定空间co-location模式挖掘算法 被引量：7

A U-AHC-based Algorithm for Mining Spatial Co-location Patterns over Uncertain Data
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摘要 不确定数据在一些重要应用领域中是固有存在的,如传感器网络和移动物体追踪等.如何快速、方便、有效地从不确定数据库中发现潜在的、有价值的和人们感兴趣的信息变得越来越重要.首先,把传统的凝聚层次聚类算法(AHC)扩展到不确定的凝聚层次聚类算法(U-AHC),然后在聚类结果的基础上计算候选co-location模式的粗表实例,并对参与度小于最小参与度阈值的候选模式进行剪枝.接着展开其粗表实例并动态地实施剪枝,最后生成频繁的co-location模式.实验证明这个算法是正确的,而且效率较高. 不确定数据在一些重要应用领域中是固有存在的,如传感器网络和移动物体追踪等.如何快速、方便、有效地从不确定数据库中发现潜在的、有价值的和人们感兴趣的信息变得越来越重要.首先,把传统的凝聚层次聚类算法(AHC)扩展到不确定的凝聚层次聚类算法(U-AHC),然后在聚类结果的基础上计算候选co-location模式的粗表实例,并对参与度小于最小参与度阈值的候选模式进行剪枝.接着展开其粗表实例并动态地实施剪枝,最后生成频繁的co-location模式.实验证明这个算法是正确的,而且效率较高.
作者 高世健 王丽珍 肖清
机构地区 云南大学信息学院计算机科学与工程系
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S3期60-66,共7页 Journal of Computer Research and Development
基金 国家自然科学基金项目(61063008) 云南省应用基础研究基金项目(2010CD025) 云南大学科学研究基金项目(2009F29Q)
关键词 空间数据挖掘 不确定数据 空间co-location模式 凝聚层次聚类算法 参与度 spatial data mining uncertain data spatial co-location patterns agglomerative hierarchical clustering participation index
分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献13

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引证文献7

二级引证文献16

计算机研究与发展
2011年 第S3期

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