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空间高效用Co-location模式挖掘技术初探

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小型微型计算机系统 2014年第10期35卷 2302-2307页

作者：杨世晟王丽珍芦俊丽高源云南大学信息学院昆明650091

空间Co-location模式是一个空间特征集,集合中各个特征的实例在邻近区域内频繁并发出现.在经典的频繁模式挖掘研究中,最近的突破之一是将效用概念作为新的兴趣度量,它允许事务中同一个项可以有多个实例出现且不同的项可以具有不同价值.... 详细信息

空间Co-location模式是一个空间特征集,集合中各个特征的实例在邻近区域内频繁并发出现.在经典的频繁模式挖掘研究中,最近的突破之一是将效用概念作为新的兴趣度量,它允许事务中同一个项可以有多个实例出现且不同的项可以具有不同价值.本文将效用概念引入到空间Co-location模式挖掘中,定义了模式效用、模式效用率等概念,提出一种基础算法挖掘空间高效用Co-location模式.接着定义了扩展模式效用,并根据它的反单调性提出一种剪枝策略:完全剪枝算法,加快了空间高效用Co-location模式的产生.最后通过大量实验来说明完全剪枝算法的效果和效率.

关键词：高效用模式挖掘空间Co—location模式完全剪枝算法模式效用

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动态网络中稳定社区发现

小型微型计算机系统 2015年第9期36卷 1977-1981页

作者：陈小强周丽华程超龙克珍杨德品云南大学信息学院昆明650091

现实中的复杂网络通常是动态的.网络中的节点或联系随着时间的推移会发生变化,这种变化势必会造成网络中原本社区结构的改变.然而有些社区是稳定的,在短时间内它们不会发生剧烈变化.挖掘动态网络中的稳定社区有助于揭示动态网络的核心... 详细信息

现实中的复杂网络通常是动态的.网络中的节点或联系随着时间的推移会发生变化,这种变化势必会造成网络中原本社区结构的改变.然而有些社区是稳定的,在短时间内它们不会发生剧烈变化.挖掘动态网络中的稳定社区有助于揭示动态网络的核心节点集,把握网络中的主要信息,预测动态网络在未来一段时间的动向.因此,挖掘动态网络中的稳定社区是有意义的.结合模式增长的理论与GN算法,提出一种动态网络中的稳定社区发现方法.该方法采用GN算法对动态网络在每个时间片上的静态结构进行社区划分,应用每个时间片上的社区划分结果及给定的稳定阈值挖掘频现节点集,挖掘过程揭示了稳定社区形成的层次结构及动态网络中的稳定节点与联系.

关键词：动态网络稳定社区层次结构

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从动态空间数据库中挖掘共生关系和竞争关系

南京大学学报（自然科学版） 2018年第2期54卷 436-451页

作者：芦俊丽王丽珍赵家松肖清云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091 云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650031

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向.空间co-location模式是空间特征的一个子集,它们的实例在空间中频繁关联,模式中的各个特征之间是位置共存的关系.然而,除了位置共存之外,这些特征可能还具有进一步的关系,例... 详细信息

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向.空间co-location模式是空间特征的一个子集,它们的实例在空间中频繁关联,模式中的各个特征之间是位置共存的关系.然而,除了位置共存之外,这些特征可能还具有进一步的关系,例如相互依存的共生关系、争夺同一个环境资源的竞争关系.从动态空间数据库中挖掘隐含在空间co-location模式中的共生关系和竞争关系,挖掘目标分别为强共生模式和竞争对.给出了强共生模式和竞争对的定义,提出了挖掘强共生模式和竞争对的新颖的算法及剪枝策略.并在"合成+真实"数据中验证了算法的效率以及挖掘结果的意义.

关键词：空间数据挖掘空间co—location模式共生关系竞争关系

面向海量数据的空间co-location模式挖掘新算法

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计算机科学与探索 2015年第1期9卷 24-35页

作者：姚华传王丽珍陈红梅邹目权云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要任务,目前无论是挖掘确定数据,还是不确定数据,算法的时间和空间效率都不高,更谈不上对海量数据进行挖掘。为此,在深入分析传统挖掘方式过度消耗时间和空间资源的根本原因的基础上,提... 详细信息

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要任务,目前无论是挖掘确定数据,还是不确定数据,算法的时间和空间效率都不高,更谈不上对海量数据进行挖掘。为此,在深入分析传统挖掘方式过度消耗时间和空间资源的根本原因的基础上,提出了网格微分挖掘co-location模式的算法。新算法在传统网格基础上实施微分,求出各微分格中属于同一特征的实例质心,并基于这些质心进行多分辨剪枝co-location模式挖掘。算法在保证具有较高准确率的前提下,较好地解决了传统挖掘方式中存在的效率问题,从而解决了面向海量数据进行空间co-location模式挖掘的难题。大量实验证明,网格微分算法具有高效性、稳健性和高准确率等优点。

关键词：网格微分算法质心 σ^2微分格空间实例压缩率

基于特征效用参与率的空间高效用co-location模式挖掘方法

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计算机学报 2019年第8期42卷 1721-1738页

作者：王晓璇王丽珍陈红梅方圆杨培忠云南大学信息学院

空间co-location模式是指其实例在空间邻域内频繁一起出现的空间特征子集.与传统的空间co-location模式挖掘不同,在空间高效用co-location模式挖掘中,不再将参与度(PI)作为有趣模式的度量指标,而是将效用值作为挖掘有趣模式的兴趣度量指... 详细信息

空间co-location模式是指其实例在空间邻域内频繁一起出现的空间特征子集.与传统的空间co-location模式挖掘不同,在空间高效用co-location模式挖掘中,不再将参与度(PI)作为有趣模式的度量指标,而是将效用值作为挖掘有趣模式的兴趣度量指标.现有的空间高效用co-location模式挖掘方法分为特征带效用和实例带效用两类.特征带效用的现有方法没有考虑不同特征效用之间的差异,挖掘的结果往往包含了许多不尽合理的"高效用"模式;而实例带效用的现有方法,则考虑了不同特征对模式效用的影响,但没有客观地度量这种影响.该文提出了一种确定特征在模式中的效用权重ω(fi,c)的方法,定义了更为合理的空间高效用co-location模式概念,设计了一个有效的挖掘算法.大量的实验表明提出的高效用co-location模式度量方法和相应的挖掘算法能够处理特征效用差异性和特征间的相互影响问题,能更有效地挖掘到空间高效用co-location模式.

关键词：空间数据挖掘空间co-location模式高效用效用权重数据挖掘

含关键特征的显著Co-location模式挖掘研究

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数据采集与处理 2018年第4期33卷 692-703页

作者：方圆王丽珍周丽华云南大学信息学院昆明650091

空间Co-location模式是一组在空间中频繁并置的空间特征的子集。空间Co-location模式挖掘通常假设空间实例之间相互独立,然而,在实际应用中,不同空间特征、不同实例之间往往相互作用或依赖。空间Co-location关键特征是指对模式具有主导... 详细信息

空间Co-location模式是一组在空间中频繁并置的空间特征的子集。空间Co-location模式挖掘通常假设空间实例之间相互独立,然而,在实际应用中,不同空间特征、不同实例之间往往相互作用或依赖。空间Co-location关键特征是指对模式具有主导作用的特征。在频繁模式中,识别含关键特征的Co-location模式并摘取模式中的关键特征,为用户提供更精简的挖掘结果,提高Co-location模式的可用性,对Co-location模式挖掘具有重要意义。本文首先定义了含有关键特征的显著频繁Co-location模式新概念,以及一系列度量指标以识别显著频繁Co-location模式中的关键特征;其次,给出了一个挖掘显著频繁Co-location模式和关键特征的算法;最后,在模拟和真实数据集上进行了大量的实验,验证了所提出算法的效果及性能。

关键词：空间数据挖掘空间并置(Co-location)模式关键特征模式显著性

OSCRM:一个基于本体的空间Co-Location规则挖掘框架

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计算机研究与发展 2015年第S1期52卷 74-80页

作者：包旭光王丽珍方圆云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091

空间co-location挖掘是空间数据挖掘的一个重要方向.但现有的挖掘算法很少甚至不考虑挖掘领域的背景或约束知识,挖掘到的大量co-location规则给决策者带来了极大的困扰.因此,提出一种基于本体的交互式空间co-location规则挖掘框架OSCRM(... 详细信息

空间co-location挖掘是空间数据挖掘的一个重要方向.但现有的挖掘算法很少甚至不考虑挖掘领域的背景或约束知识,挖掘到的大量co-location规则给决策者带来了极大的困扰.因此,提出一种基于本体的交互式空间co-location规则挖掘框架OSCRM(ontology-based spatial co-location rule mining).首先,OSCRM提供了基于本体的用户领域知识表达机制;然后,OSCRM提供了本体之上的强大的公式系统,使用户可以方便地表达指导挖掘方向的领域背景或约束知识;接着,OSCRM提供了2个经典的空间co-location挖掘算法,算法实现中充分利用了用户提供的公式集进行过滤处理;最后,OSCRM还提供了一种交互式的后处理机制(二次挖掘机制),进一步地减少最终规则的数量.使用实际数据的实验表明OSCRM不仅是一个方便、实用的领域驱动空间co-location挖掘框架,更为重要的是规则过滤效率达到了99.9%.

关键词：空间co-location规则挖掘本体规则过滤交互后处理

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一种基于滑动窗口模式匹配的加权预测方法

计算机科学 2016年第S2期43卷 591-596页

作者：王丽珍周丽华邓世昆云南大学滇池学院理工学院计算机科学与工程系昆明650091

随着中国改革开放的不断深入和社会经济的持续发展,各种社会矛盾逐渐复杂化和多样化,社会治安面临空前的挑战。基于社会治安情况的历史数据,对未来一段时期内的治安状况做出科学的预测,将使治安管理工作事半功倍。数据挖掘是指从大量数... 详细信息

随着中国改革开放的不断深入和社会经济的持续发展,各种社会矛盾逐渐复杂化和多样化,社会治安面临空前的挑战。基于社会治安情况的历史数据,对未来一段时期内的治安状况做出科学的预测,将使治安管理工作事半功倍。数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有趣的模式和规则,并根据挖掘结果做出科学的判断或预测的技术。目前,在社会治安状态预测方面的研究报道还很少,预测结果的准确率也始终困扰着我们,研究一种新颖的、高准确率的预测方法是我们的共同期待。据此,提出一种基于滑动窗口模式匹配的加权预测方法,大量的实验以及实际应用的结果表明,该算法具有简单、稳定、高准确率等特点。

关键词：滑动窗口模式匹配加权

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基于网格耦合的数据流聚类

软件学报 2019年第3期30卷 667-683页

作者：张东月周丽华吴湘云赵丽红云南大学信息学院云南昆明650000 丽江师范高等专科学校云南丽江674199

随着越来越多的应用程序产生数据流,数据流聚类分析的研究受到了广泛关注.基于网格的聚类通过将数据流映射到网格结构中形成数据概要,进而对概要进行聚类.这种方法通常具有较高的效率,但是每个网格独立处理,没有考虑网格之间的相互影响... 详细信息

随着越来越多的应用程序产生数据流,数据流聚类分析的研究受到了广泛关注.基于网格的聚类通过将数据流映射到网格结构中形成数据概要,进而对概要进行聚类.这种方法通常具有较高的效率,但是每个网格独立处理,没有考虑网格之间的相互影响,因此聚类质量有待提高.在聚类过程中不再独立处理网格,而是考虑了网格之间的耦合关系,提出了一种基于网格耦合的数据流聚类算法.网格的耦合更加准确地表达了数据之间的相关性,从而提高了聚类的质量.在合成和真实数据流上的实验结果表明,所提算法具有较高的聚类质量和效率.

关键词：数据流聚类分析网格耦合网格结构聚类质量