地学关联规则与时空推理的渔业分析应用

在阐述地学关联规则背景的同时,对地学关联规则作了分类:即空间特征规则、空间区别规则、空间关联规则和时空关联规则。并给出了时空关联规则的数学定义,分析了各指标的意义和对规则提取的影响。进一步对地学关联规则所处理的数据抽象层次、地学数据维数、变量类别和空间配置四方面,进行了剖析和分类。基于规则中数据的抽象层次,将其分为单层关联规则和跨层关联规则;基于规则中涉及到的地学数据维数,将其分为单维关联规则和多维关联规则;基于规则中处理变量的类别,将其分为布尔型和数值型;基于空间配置,将其分为局部关联规则和邻域关联规则。最后,结合海洋渔业的实例,论述了关联规则在时空推理过程中的步骤和方法。     

地理信息关联规则挖掘算法的设计与应用

本文着重就地理信息数据挖掘中的两种模式：关联规则和序列模式的概念和作用进行了探讨，阐述了在关联规则中寻找大项集算法的实现，以及在数据挖掘的序列模式基础上对寻找大项集算法的结果进行了改进和优化，使数据的关联规则与时间和序列之间建立了密切的联系，从而更好的实现了对于大规模地理信息数据库中数据的挖掘和利用。     

基于模糊关联规则的NCRE数据分析

在对NCRE数据进行预处理的基础上。通过定义模糊事物数据库．将模糊集与经典关联规则算法结合起来，提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法，将其应用于NCRE数据分析，收到了较好的效果。     

加权关联规则的改进算法

关联规则挖掘在许多领域已有广泛的应用,目前存在许多发现关联规则的算法,但这些算法都认为项目对规则的重要性相同.然而在现实中各个项目的重要性往往不同,决策者往往优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目.分析现有的加权关联规则存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型.     

数据空间自相关性对关联规则的挖掘与实验分析

传统的空间关联规则挖掘,一般足使用属性关联规则的挖掘算法,对空间数据进行泛化处理,不考虑空间数据的空间自相关性,也没有考虑空间自相关与空间关联规则的关系.本文运用改进的Apriori算法对某一数据进行空间关联规则挖掘,并对同一数据进行空间自相关分析,比较两种方法反映的属性的相关性,探讨了数据的空间自相关性对空间关联规则...     

全国极端气温事件的空间关联模式挖掘研究

根据全国739个气象台站1961年1月至2005年12月的逐日气象数据记录建立时空序列数据集,提取极端高温事件和极端低温事件。结合传统关联规则挖掘技术和地理空间数据分析方法,对极端气温事件数据集进行了空间关联模式的分析。实验结果显示,所得空间关联模式中涉及的区域在空间上具有明显的聚集性;在东北、华中两个局部地区的台站中,极端气温事件的发生存在较强的关联规则(支持度阈值6%,置信度阈值95%),而在其他区域的台站中,极端气温事件不存在类似的关联规则,且极端高温事件的关联规则数量要明显高于极端低温事件。对存在关联规则的台站进行空间分析发现,同一关联规则内的各台站具有空间邻近性,其邻近范围约为200 km。以上空间关联模式的挖掘分析,可以为我国极端气温事件的预警和防控提供有价值的参考。     

基于Weka的地震数据挖掘系统的设计与实现

基于开源的数据挖掘系统Weka，使用Java语言及面向对象的思想，设计并实现了地震数据挖掘系统。根据地震数据资料的特点，将数据挖掘的核心技术（聚类分析、关联规则分析等）引入到该系统中，其中聚类分析选用DBSCAN作为核心算法，关联规则分析选用Apriori作为核心算法。用户使用该系统只需在交互界面选择相关参数，即可实现调用数据挖掘算法来分析地震数据，发现探索其隐含规律。     

基于复杂网络的鼓浪屿旅游街区关联规则识别与特征分析

基于复杂网络分析游客空间行为并挖掘旅游街区之间的关联特征,可以发现用地与功能之间显性和隐性的关联规则,精准识别旅游区用地空间结构,深入掌握旅游区发展现状,为智慧旅游与土地精细化转型提供支撑。本研究以世界文化遗产鼓浪屿为例,基于LBS大数据,使用复杂网络构建游客空间行为网络,利用关联规则分析重要节点的关联特征,进而使用用户画像数据,分析基于不同性别、年龄和客源地游客空间行为的街区关联规则。研究发现,“复杂网络+关联规则”算法可以挖掘游客随机行为中的隐藏规律,有效剖析旅游街区之间显性和隐性的关联规则。在游客空间行为轨迹网络中,各街区兼具“中心”与“枢纽”作用。既服务于本地游客又服务于外地游客的热门旅游街区表现出强关联规则。对外地游客具有较强吸引力的热门景点表现出较高的支持度,具有特色的旅游设施用地表现出较高的提升度。具有同质性的旅游街区之间关联性较强,人口特征差异对旅游街区关联规则影响显著。本研究可为城市更新背景下的旅游区用地整合、结构优化和游览线路调整提供决策参考,对于构建智慧旅游体系具有现实意义。     

基于模糊关联规则的NCRE数据分析

在对NCRE数据进行预处理的基础上,通过定义模糊事物数据库,将模糊集与经典关联规则算法结合起来,提出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法,将其应用于NCRE数据分析,收到了较好的效果。     

空间数据挖掘技术与发展趋势

试从空间数据挖掘方法的角度,探讨了空间关联规则的挖掘方法以及它与传统的关联规则挖掘方法之间的区别,介绍了空间聚类挖掘方法的分类和几种典型算法,概述了空间数据挖掘的发展趋势。     

基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验

地理现象的周期性往往掩盖了许多地学规律,这也是地学数据挖掘的一个主要内容.本文以周期表设计了一种时空层次关联规则挖掘方法--PRules-Miner.模型利用周期表的表现形式对时空数据进行组织,并通过两步挖掘过程发现具有"遥相关"地理事物间的变化模式.模型算法分为3个步骤:(1)过滤周期表内无序数据:逐行地提取多周期内...     

Web环境下地学数据共享用户行为模式分析

了解科学数据共享用户行为特征对实现高效、精准的数据共享服务具有重要的参考意义。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务器日志及服务记录数据,利用空间数据挖掘及Web使用挖掘技术,探索地球系统科学数据共享用户行为模式。在数据预处理阶段,完成用户识别、会话识别、位置识别,并对数据进行空间建模、空间数据库建库。在数据挖掘阶段,分别对用户产生的网页浏览数、会话数、数据集浏览数为对象进行空间“热点”分析,识别用户行为的地域差异。针对用户数据浏览和下载行为,采用FP-growth算法对用户——数据之间进行关联规则挖掘,发现用户对数据关注和使用的高频规律。分析结果表明：（1）该共享平台用户地在国内各省市均有分布,用户最多的3个省（市）分别为北京市、山东省、江苏省,该分布与国内高校学生分布相关程度不高,但与“211工程”高校学生的空间分布相关度较高;（2）空间“热点”分析表明,北京、天津及河北北部无论在网页浏览、数据浏览还是会话量上都是“热点”区域,但识别的“冷点”区域有较大不同,尤其是数据访问“冷点”分布较广,如南方沿海省份、河南省、山东省、四川省等;（3）关联规则挖掘发现多个数据浏览高频项目集以及关联规则。数据下载高频项与数据浏览高频模式较好吻合,但下载行为未表现出明显关联规则。本文提供了一种结合Web使用挖掘和空间数据挖掘的用户行为模式挖掘方法,该方法也可用于其他类型网站的数据挖掘。     

数据挖掘中关联规则的探讨

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及在Apriori算法基础上的改进算法和数据挖掘的应用领域.     

关联规则挖掘在汽车营销决策中的应用研究

通过对汽车销售历史数据进行概化和总结,给出关联规则挖掘算法,并针对具体的事例加以分析,进行各个客户购买属性之间的关联规则的挖掘.可以有效地发掘顾客购买行为和汽车属性之间蕴藏的内在联系.此模型可以用于辅助汽车营销决策.     

时态关联规则挖掘综述

对时态关联规则挖掘的现有方法进行了总结,对这些方法的优劣做出自己的评价.     

计算机等级考试中的关联规则挖掘

讨论了数据挖掘技术在计算机等级考试评分系统中的应用。利用关联规则技术对考生的得分情况进行分析,得出各类题型之间的关联性。所得结论对提高考生的过级率以及教师后继教学工作的开展均具有一定的指导性。