带模糊属性的空间Co-Location模式挖掘研究

空间Co-Location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向,正受到越来越多的关注。在实际应用中,空间特征不仅包含空间信息,还经常伴随着属性信息,这些属性信息对决策和知识发现有重要意义。然而现有的Co-Location挖掘方法只强调特征的空间信息,忽略了其属性信息。基于对属性信息的模糊化处理,定义了模糊特征和模糊Co-Location模式等概念。类似于传统空间Co-Location模式挖掘中的相关概念,定义了模糊Co-Location模式的表实例和参与度等概念。在证明模糊Co-Location模式的向下闭合性质的基础上,设计了一个基本挖掘算法。为提高算法的可伸缩性,提出了两个剪枝方法。在合成的和真实的数据集上进行了大量实验,验证了基本算法及其改进算法的效果和效率。

AC-SAR:基于强关联规则的可行动分簇算法

提出一种基于强关联规则的可行动分簇算法(AC-SAR)。AC-SAR算法为每一个对象寻找关联性最强的对象,并通过反对称原则和可连接原则删除和合并相应规则,最终挖掘出涉及事务数据库中所有对象的多个连通子图(簇)。与传统算法相比,新算法无需设置阈值,没有冗余知识,算法的中间挖掘结果及最终生成的簇,能有效地解决诸多领域的实际问题。大量试验结果表明,该新算法具有较高的效率、准确性以及较强的可行动性。