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高平均效用co-location模式挖掘的一种有效算法

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大理大学学报 2022年第6期7卷 9-17页

作者：曾新张晓玲李晓伟大理大学数学与计算机学院云南大理671003

co-location模式是空间特征集合的一个子集,模式中不同特征的实例频繁出现在邻近区域内。纵观高效用co-location模式挖掘的相关研究报道,现存的高效用co-location模式挖掘方法没有考虑模式的长度对模式效用的影响。为了探索这一问题,提... 详细信息

co-location模式是空间特征集合的一个子集,模式中不同特征的实例频繁出现在邻近区域内。纵观高效用co-location模式挖掘的相关研究报道,现存的高效用co-location模式挖掘方法没有考虑模式的长度对模式效用的影响。为了探索这一问题,提出一种从空间数据集中挖掘高平均效用co-location模式的算法(HAUCP),以便更好地评价co-location模式的真实效用。首先,基于空间数据集提出高平均效用co-location模式的完整定义;其次,构建了高平均效用co-location模式挖掘的基本算法,并探索了两种有效的剪枝策略以提升算法的运行效率;最后,在真实数据集和合成数据集上对算法的有效性和可扩展性进行了大量实验,实验结果表明HAUCP算法挖掘出的高效用co-location模式更加合理。

关键词：高平均效用 co-location模式模式长度空间数据集数据挖掘算法

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多分辨剪枝局部聚类算法挖掘空间co-location模式

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计算机科学 2014年第B11期41卷 327-332页

作者：吕诚江西理工大学南昌330013

传统的co-location模式挖掘算法采取对各个特征实例进行逐一连接的挖掘方式,其结果是,常常消耗大量的时间和空间资源,甚至由于内存资源被过度消耗而无法挖掘出最终结果,特别是在数据量大的情况下更是如此。因此,提出了一种高效的多分辨... 详细信息

传统的co-location模式挖掘算法采取对各个特征实例进行逐一连接的挖掘方式,其结果是,常常消耗大量的时间和空间资源,甚至由于内存资源被过度消耗而无法挖掘出最终结果,特别是在数据量大的情况下更是如此。因此,提出了一种高效的多分辨剪枝局部聚类算法(MP_LC)。MP_LC算法首先对数据区域划分网格,再对各个网格中每一特征的实例进行聚类,求出每一类所包含实例的质心,用质心代替相应的实例集,并进行后续的挖掘。大量实验结果表明,MP_LC算法具有较高的效率、较高的准确率以及较好的实际应用价值。

关键词： co-location模式多分辨剪枝聚类质心实例收缩率

一种带稀有特征的空间co-location模式挖掘新方法

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南京大学学报（自然科学版） 2012年第1期48卷 99-107页

作者：冯岭王丽珍高世健云南大学信息学院计算机科学与工程系昆明650091

co-location模式挖掘是找出频繁出现在一起的一组空间特征的集合.在传统的方法中,一般假定每个空间特征在模式中具有平等的地位,然而,当模式中存在稀有特征时,有些模式便无法被获取.若使用现有针对含有稀有特征的挖掘方法,一些不频繁的... 详细信息

co-location模式挖掘是找出频繁出现在一起的一组空间特征的集合.在传统的方法中,一般假定每个空间特征在模式中具有平等的地位,然而,当模式中存在稀有特征时,有些模式便无法被获取.若使用现有针对含有稀有特征的挖掘方法,一些不频繁的模式也会被挖掘出来.针对以上问题,本文提出了最小加权参与率的概念,在此新概念下,不但可以挖掘出带稀有特征的频繁co-location模式,而且可以排除不频繁的模式.此外,针对算法时间复杂度高的问题,根据加权参与率排序后的部分向下闭合性提出了一种有效的剪枝方法,大大地提高了算法的执行效率.实验表明我们的方法对带稀有特征的co-location模式挖掘问题是有效的.

关键词： co-location模式稀有特征加权参与率

基于co-location模式和本体的地址选择算法

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计算机工程与应用 2017年第24期53卷 15-22页

作者：包旭光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

选址问题是任何一个商业机构都要面临的重大决策问题之一,它受多种因素制约,比如社会经济学、地质学、生态学以及决策者的特定需求等。现有的选址方法(通常被经济学家采用)大多利用主观评价,可扩展性差。空间co-location模式挖掘是空间... 详细信息

选址问题是任何一个商业机构都要面临的重大决策问题之一,它受多种因素制约,比如社会经济学、地质学、生态学以及决策者的特定需求等。现有的选址方法(通常被经济学家采用)大多利用主观评价,可扩展性差。空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究方向。一个频繁co-location模式是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁关联。利用co-location模式的这种特征间"共存"关系,提出了一种基于co-location模式的地址选择算法,该算法基于本体描述空间数据的分类信息,并在本体的指导下对用户感兴趣的兴趣点(Point of Interest)进行关键co-location模式挖掘,同时针对实际情况对数据进行了预处理以增加算法的有效性。在真实数据集(北京市的兴趣点数据)上的评估实验显示该算法具有较高的准确率,选择的地址具有高可靠性。

关键词：空间模式挖掘 co-location模式本体地址选择

领域驱动的高效用co-location模式挖掘方法

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计算机应用 2017年第2期37卷 322-328页

作者：江万国王丽珍方圆陈红梅云南大学信息学院昆明650091

空间并置(co-location)模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间colocation模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location... 详细信息

空间并置(co-location)模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间colocation模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location模式挖掘方法的结果常常包含大量无用或是用户不感兴趣的知识。针对上述问题,提出一种更为一般的研究对象——带效用值的空间实例,并定义了新的效用参与度(UPI)作为高效用co-location模式的有趣性度量指标;将领域知识形式化为三种语义规则并应用于挖掘过程中,提出一种领域驱动的多次迭代挖掘框架;最后通过大量实验对比分析不同有趣性度量指标下的挖掘结果在效用占比和频繁性两方面的差异,以及引入基于领域知识的语义规则前后挖掘结果的变化情况。实验结果表明所提出的UPI度量是一种兼顾频繁和效用的更为合理的度量指标;同时,领域驱动的挖掘方法能有效地挖掘到用户真正感兴趣的模式。

关键词：空间模式挖掘 co-location模式高效用co-location模式有趣性度量指标领域驱动语义规则

基于凝聚层次聚类的co-location模式挖掘

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广西师范大学学报（自然科学版） 2011年第2期29卷 167-173页

作者：高世健王丽珍冯岭陈红梅云南大学信息学院云南昆明650091

空间的co-location模式代表一组空间对象的子集,它们的实例在空间中频繁地关联,它是空间数据挖掘的重要研究方向。本文首先介绍co-location模式挖掘的基本算法,然后提出一种新的挖掘算法,算法先对空间数据进行凝聚层次聚类,在聚类结果... 详细信息

空间的co-location模式代表一组空间对象的子集,它们的实例在空间中频繁地关联,它是空间数据挖掘的重要研究方向。本文首先介绍co-location模式挖掘的基本算法,然后提出一种新的挖掘算法,算法先对空间数据进行凝聚层次聚类,在聚类结果上挖掘co-location模式,最后对这种新的算法作实验评估。

关键词：空间数据挖掘 co-location模式凝聚层次聚类参与度

基于数据规范化的co-location模式挖掘算法

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计算机科学 2018年第B6期45卷 482-486页

作者：曾新李晓伟杨健大理大学数学与计算机学院云南大理671003

在实际应用中,空间特征不仅包含空间信息,其特征实例还伴随着属性信息,这些属性信息对知识发现和科学决策具有重大作用。在现有的co-location模式挖掘算法中,计算两个不同特征实例的邻近距离时并未考虑实例不同属性的取值在邻近距离中... 详细信息

在实际应用中,空间特征不仅包含空间信息,其特征实例还伴随着属性信息,这些属性信息对知识发现和科学决策具有重大作用。在现有的co-location模式挖掘算法中,计算两个不同特征实例的邻近距离时并未考虑实例不同属性的取值在邻近距离中所占的权重,导致部分属性权重过大,从而影响co-location模式挖掘的结果。对属性取值进行规范化,赋予所有属性相等的权重,并提出基于join-based的数据规范化算法DNRA;同时,对距离阈值范围难以确定的问题进行了深入研究,推导出DNRA算法中距离阈值的取值范围,为用户选择适当的距离阈值提供帮助。最后,通过大量实验对DNRA算法的性能进行了分析比较。

关键词： co-location模式数据规范化距离阈值属性权重

带邻近作用的高增益率co-location模式挖掘

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计算机应用 2018年第2期38卷 491-496页

作者：曾新李晓伟杨健大理大学数学与计算机学院云南大理671003

大多数空间co-location模式挖掘将距离阈值作为衡量不同对象实例间邻近关系的标准,进而挖掘出频繁co-location模式,并没有考虑具有邻近关系的实例间的相互影响和模式的增益率问题。在空间co-location模式挖掘过程中,引入实例间的相互作... 详细信息

大多数空间co-location模式挖掘将距离阈值作为衡量不同对象实例间邻近关系的标准,进而挖掘出频繁co-location模式,并没有考虑具有邻近关系的实例间的相互影响和模式的增益率问题。在空间co-location模式挖掘过程中,引入实例间的相互作用率和对象的季均收益,定义了对象作用率、套间总收益和增益率等概念,并提出挖掘高增益率co-location模式的基础算法(NAGA)和有效的剪枝算法(NAGA_JZ)。最后通过大量的实验来验证基础算法的正确性和实用性,并对基础算法和剪枝算法的挖掘效率进行了对比,验证了剪枝算法的高效性。

关键词： co-location模式邻近作用增益率高增益率模式

时间约束下无阈值的co-location模式挖掘的研究

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时间约束下无阈值的co-location模式挖掘的研究

作者：曾新云南大学

学位级别：硕士

伴随着空间位置技术的快速发展和广泛应用,空间数据挖掘也成为数据挖掘领域的热点之一,而对空间频繁co-location模式的挖掘也成为空间数据挖掘中最为重要的研究方向。目前空间co-location模式挖掘已经取得了相当多的研究成果,但是这些... 详细信息

伴随着空间位置技术的快速发展和广泛应用,空间数据挖掘也成为数据挖掘领域的热点之一,而对空间频繁co-location模式的挖掘也成为空间数据挖掘中最为重要的研究方向。目前空间co-location模式挖掘已经取得了相当多的研究成果,但是这些研究成果都基于实例平等的思想,并不能解决所有的实际应用问题,同时,由于空间数据的海量性、复杂性,导致人们从空间数据中挖掘出感兴趣的知识的方式越来越少,因此,对空间数据挖掘的深入研究,会给人类的生产、生活带来巨大的益处。在确定数据集和不确定数据集上的数据挖掘研究日趋成熟,但是在空间数据上的研究成果,大多数是基于理想化的空间数据,而忽略了现实生活中存在的各种约束条件,例如：空间中可能会存在障碍区域、可能会存在时间约束等等。本文针对实际应用中频繁出现的两种情况：时间约束和无需用户预先设定阈值,进行了深入的研究,所以本文具有很重要的实际应用价值。第一、本文阐述了co-location模式挖掘的研究现状和取得的相关成果,同时简要的介绍了co-location模式挖掘的相关概念、挖掘方法和目前取得的相关研究成果,并对co-location挖掘的经典算法做了简要的介绍和分析。本文还对带有时间约束的co-location模式挖掘的相关概念和方法做了简要的介绍,并提出了时间约束下co-location模式挖掘面临的问题。第二、本文在时间约束下,对实例之间的邻近关系R进行了重新定义,即将时间约束和欧几里德距离联合起来定义邻近关系R,使其更符合实际意义。第三、本文在定义邻近关系R的基础上,将无阈值的概念引入到其中,使得数据挖掘更符合实际应用,即无需用户预先设定阈值就可以挖掘出自己感兴趣的模式。第四、本文给出了时间约束下无阈值的co-location模式挖掘的基本算法(TW算法),同时还提出了两个改进算法(TW-I算法和TW-V算法),以提高挖掘的效率。第五、本文利用合成数据和实际数据,对提出的基本算法和改进算法进行实验分析,并且在不同的参数下,将基本算法与改进算法进行了比对,发现改进算法更高效。第六、本文最后部分为总结和展望,主要是对全文做一个简要的总结,同时针对论文中存在的研究问题,做了相应的展望,希望在未来的工作中可以加以完善。

关键词：数据挖掘 co-location模式时间约束无阈值