从GIS数据库中挖掘空间关联规则研究

G IS数据库中空间关联规则发现是SDMKD的重要内容,广泛涉及到知识的表示和推理,需要地理空间知识的深入参与。在地理空间认知的基础上,结合认知逻辑,通过ILP对空间关联规则进行形式化描述,特别分析了其中涉及的空间谓词;通过例子说明了形式化空间关联规则的具体应用。从G IS数据库中挖掘空间关联规则的主要问题是多层、多关系的规则挖掘问题,不同专题图层不同空间对象之间空间谓词的高效计算与存储表达是解决问题的关键;把空间关系非空间化,将连续数据离散化,从而把求解问题转换成布尔型关联规则问题进行讨论,基于此而探讨了一种通过SJI-P表组织空间谓词,然后根据目标对象的概念层级自顶向下、逐层细化的空间关联规则挖掘方法。     

基于概念格的空间关联规则挖掘优化

关联规则挖掘会产生大量的项集和规则,其中只有少部分是用户感兴趣和有价值的,其他大部分是冗余的或已知的。在已有的空间关联规则挖掘研究中,用户对数据库中存在的强制约束缺少考虑。本文分析了空间数据库中的已知空间依赖,发现已有的Apriori算法和闭频繁项集挖掘难以消除该空间依赖,为此提出了基于概念格方法的已知空间依赖剔除策略,包括概念格中每个闭频繁节点的产生子获得方法和利用概念格产生子实现最优频繁地理模式挖掘的方法,最后通过实验验证了概念格产生子方法的有效性和优越性。     

时序空间关联规则挖掘及其应用研究

空间关联规则挖掘是空间数据挖掘的重要内容,文中给出了时序空间关联规则挖掘的相关概念、原理及实现（算法）,研究了时序空间关联规则挖掘数据集的构造方法,提出通过空间实体关联关系和时间项转置方法将处于不同时刻的、相互独立的空间数据集进行重构,生成隐含了时序空间关联特征的挖掘数据集,进而可应用关联规则挖掘算法获取时序空间关联知识,初步进行了时序空间关联规则挖掘的应用研究。     

空间关联规则挖掘在中国农业普查中的应用研究

空间关联规则挖掘是一个过程,主要包括数据选取、数据预处理、数据变换、数据挖掘算法实施以及模式解释与评估等。目前,相关研究的重点在于各种空间关联规则挖掘算法的实施,而对其他几个步骤的研究比较少,如多个字段的综合处理、连续数据的离散化等。同时,农业普查数据尤其是第二次全国农业普查数据涵盖了丰富的"三农"信息,像座宝藏,期待人们运用各种技术开发利用。空间关联规则挖掘无疑是挖掘农业普查数据宝藏的最理想工具。本文将空间关联规则挖掘首次引入中国农业普查当中,以其在甘肃农业普查中的应用实例详细描述空间关联规则挖掘各步骤处理过程及各技术关键的处理方法,最后得出一些甘肃省各界最为感兴趣的知识,为甘肃省解决"三农"问题提供决策依据。     

基于模拟退火的量化空间关联规则挖掘

目前在空间关联规则挖掘研究中,对数据的处理和算法的改进主要针对布尔关联规则挖掘,存在对空间关联规则的量化表示不够重视等问题。在FP-growth算法的基础上增加规则的事务信息,并使用模拟退火算法,对得到的规则进行进一步挖掘,得到量化空间关联规则。     

基于Voronoi图的空间关联规则挖掘方法研究

提出了利用Voronoi图作为辅助工具实现连续空间离散化的方法,并给出了基于Voronoi图构建空间事务数据库(spatial transaction database,STD)的算法。在此基础上,采用经典的Apriori算法来例证如何从STD中挖掘空间关联规则。实际算例验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤。利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法。同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式。最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤.利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法.同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式.最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识.     

基于元模式的空间关联规则挖掘方法

空间关联规则可以从空间数据库中发现空间对象之间的隐含的、不明确的空间关系。空间数据库中空间关联规则挖掘研究是空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)的主要内容,其主要问题是多层,多关系的规则发现问题。本文把元模式与空间关联规则挖掘相结合介绍了挖掘地理信息系统(GIS)中空间数据库关联规则的常用步骤方法。     

异质环境下的空间关联规则挖掘

分析了异质空间情形下的空间关联规则挖掘特征,给出了异质环境下空间关联规则挖掘的几个重要指标及计算方法。在实际中应用该方法,能有效地取得空间关联规则及由异质性导致的表现区域的差异,真实地反映事物的客观规律。     

基于邻接指数的空间关联规则挖掘方法研究

在空间关联规则挖掘中一般是采用遍历算法进行,导致对海量数据计算效率的降低。目前,空间数据挖掘模型多采用空间邻接矩阵来表达空间关联权重,大多情况下没有考虑邻接关系的实际量化的结果。文中在分析了空间实体分布的各种相邻关系基础上,采用邻接指数的方式来测算空间相关程度,并在此基础上采用改进的Apriori算法,通过自编程序加以实现。以北京市昌平区土地利用类型的空间分布关系为样例数据进行了试算。结果表明,计算效率有较大提高,并挖掘出一些潜在的土地利用类型间的共生关系。     

时态GIS的空间实体关联技术应用研究

在自然界中大多数现实世界的实体都是动态的,地图上的公路、铁路、居民地等只是相对于一个很短的时间里是静态的,经过一个长的时间这些实体都将发生改变。本文根据不同时态地理实体的各种特征比较,将两个时态的数据进行关联,建立几何、位置和属性的变化模型,将这个动态的过程表现出来。试验表明,本文的算法是有效的。     

利用改进粒子群算法的关联规则挖掘

针对传统的关联规则挖掘方法需要耗费大量时间来产生频繁项的问题,该文设计了一种引入负反馈机制的改进粒子群算法。该算法采用负反馈机制,在粒子位置更新前通过判断粒子是否将落入恶劣区域,较好地避免了粒子更新过程中对无用频繁项的重复计算,从而有效减少了数据库的扫描次数。通过挖掘土地覆盖类型与地形特征的空间关联关系,结果表明:所提算法不仅可以提高空间关联规则的挖掘效率,还可以发现仅具有高置信度的易被忽视关联规则。该研究结果对空间关联分析、同位模式挖掘等具有一定的参考价值。     

基于空间统计分析与GIS的人均GDP空间分布模式研究

本文将空间统计分析与G IS相结合,探讨我国地级及以上城市人均GDP在空间分布上的特征。研究表明,我国地级及以上城市人均GDP在整体上呈现显著的空间集聚性,而在东、中、西部三个区域呈现不同的空间关联模式。     

基于生态事件序列的时态关联规则挖掘

本文分析了时态关联规则挖掘的相关定义,介绍了强时态关联规则挖掘的步骤,设计并实现了基于时间约束的T-Apriori算法。提出了生态事件和生态时间序列的概念,以我国南海大亚湾海域的赤潮现象为例,研究了基于生态事件序列的时态关联规则挖掘问题。     

Identifying local spatial association in flow data

In this paper we develop a spatial association statistic for flow data by generalizing the statistic of Getis-Ord, G _i (and G _i ^*). This local measure of spatial association, G _ij, is associated with each origin-destination pair. We define spatial weight matrices with different metrics in flow space. These spatial weight matrices focus on different aspects of local spatial association. We also define measures which control for generation or attraction nonstationarity. The measures are implemented to examine the spatial association of residuals from two different models. Using the permutation approach, significance bounds are computed for each statistic. In contrast to the G _i statistic, the normal approximation is often appropriate, but the statistics are still correlated. Small sample properties are also briefly discussed. Received: 18 February 1998/Accepted: 29 September 1998     

基于GIS空间数据挖掘技术的应用研究

介绍了空间数据挖掘的概念,分析了基于GIS的空间数据挖掘的流程,详细介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用和可视化方法,最后提出GIS空间数据挖掘存在的问题,阐述了技术的发展前景。     

GIS空间分析建模技术研究进展

本文分析总结国内外空间分析建模技术与方法的研究进展,指出紧密结合各行各业应用的专业特色,建立能支持深层次应用的空间分析模型,提供方便的建模工具已成为迫切需要解决的问题;探讨将工作流、形式语言、空间算子重载等技术相结合建立空间分析模型的方法。     

关联规则挖掘在LBS动态数据管理的应用研究

为了满足人们能在任意地点、任意时刻存取任意数据的需求,基于位置的服务(LBS,LocationBasedService)需要进行动态数据管理。一种解决方案是服务器根据关联规则挖掘出的规律,对热点数据进行预测,并利用数据广播技术将热点数据不断地推向移动客户机。但经典的Apriori算法并不适合时序数据的处理,而现有的时序关联规则挖掘算法又对服务的关联时间阀值考虑不够,故本文对经典的Apriori算法进行改进,使之适应动态数据管理的需要,从而为解决LBS动态数据管理问题提出新的解决思路。