A Developed Algorithm of Apriori Based on Association Analysis

A method for mining frequent itemsets by evaluating their probability of supports based on association analysis is presented. This paper obtains the probability of every 1-itemset by scanning the database,then evaluates the probability of every 2-itemset, every 3-itemset, every k-itemset from the frequent 1-itemsets and gains all the candidate frequent itemsets. This paper also scans the database for verifying the support of the candidate frequent itemsets. Last, the frequent itemsets are mined. The method reduces a lot of time of scanning database and shortens the computation time of the algorithm.     

基于支持度矩阵的Apriori改进算法

提出了一种利用支持度矩阵生成频繁项集的Apriori改进算法。通过上三角分块稀疏矩阵的行列性质和非频繁列之间的约束关系,改进的算法避免了Apriori连接步中大量非频繁候选k-项集的产生及其在剪枝步中(k-1)-子集的分解和判断。该算法能够有效地压缩搜索空间,降低Apriori连接和剪枝步骤的开销。     

基于布尔矩阵的空间关联规则提取方法研究

空间关联规则是空间数据挖掘(SDM)中的重要内容之一。由于空间数据的复杂性,传统的空间关联规则挖掘方法主要是将空间数据库变换为非空间数据库,通过挖掘算法挖掘空间关联规则。目前,Apriori算法是关联规则挖掘中使用最为普遍的算法,但是,由于该算法在关联规则提取过程中需要多次扫描数据库,并且产生冗余的候选项集,因此,在执行大型数据库的关联规则挖掘时,具有效率低下的缺陷。本文基于Apriori算法提出了基于布尔矩阵的空间关联规则挖掘算法,并以挖掘福建省厦门市土地覆盖现状与地形特征因子的空间关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果与提取效率,结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了空间关联规则的提取效率。     

基于数据立方体的多最小支持度关联规则在犯罪分析中的应用

为了快速获取候选项集的支持度,避免频繁访问数据库而造成效率低下的问题,在MSapriori算法的基础上引入数据立方体,提出DC_MSapriori算法。该算法无需多次扫描事务数据库,减少了I/O操作,降低了搜索开销。实验基于福州市鼓楼区各大医院周边的案事件数据,快速挖掘出犯罪时空模式,验证了算法的有效性。     

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.     

基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波

提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。     

基于GIS平台的县级基本农田数据库建设——以陕西省扶风县为例

讲述以GIS为平台支撑,以扶风县基本农田为实验数据,利用北京苍穹公司研发的基本农田划定软件完成县级基本农田划定数据库建设,并探讨建库中各阶段的技术方法和问题描述。     

关注点推荐算法的霍克斯过程法

关注点（point-of-interest,POI）推荐是基于位置的社交网络（location-based social network,LBSN）中重要的个性化位置服务。针对LBSN中用户签到数据的复杂性和高度稀疏性问题,本文提出了一种基于霍克斯过程的上下文感知协同过滤关注点推荐算法（HWCF）。首先,根据用户签到关注点的地理空间聚集现象分析用户行为特征,筛选用户候选关注点;然后,利用霍克斯过程对候选关注点建模,通过融合空间距离信息、空间序列变换信息、时间信息、用户偏好、关注点流行度等多种上下文信息计算用户访问候选关注点的概率,对访问概率排序得到top-k推荐列表;最后,对算法参数的取值及调整过程进行讨论。试验结果表明,HWCF算法比其他的关注点推荐算法具有更好的推荐效果。     

基于一体化全局模型的智能型制图方法

提出了一种基于一体化全局模型的智能型制图方法.该方法基于一体化全局模型(拓扑信息模型),归纳和发现了矢量数据处理过程中显性的数学逻辑和隐含的作业规则;组建了知识库;进行了基本知识组合并在数据处理的不同环节中自动作用于全局数据库.由此不断改写全局数据库,使之逐步趋近为具有一体化特征的矢量地理信息,形成矢量智能化处理流程.在获取满足GIS要求数据的同时,获取用空间几何数据和相应符号参数表示的制图数据.     

模糊类别制图的空间统计学方法

类别地图是地理信息系统（ＧＩＳ）应用中所利用的重要数据类别。这类数据可以从摄影测量和遥感技术得到。用摄影测量方法（影像判读）制作的类别地图常以点、线和多边形的离散目标形式描述,而遥感图像分类方法输出的类别地图以连通光栅块形式表达。不论哪一种情况,在每一个多边形或者光栅块（即制图单元）中仅允许单一类别,边界内部非均匀性和模糊形已经被“过滤”了。这样的类别地图沿用了古曲脆集合论,因为每个制图单元只允许     

基于一体化全局模型的智能型制图方法

提出了一种基于一体化全局模型的智能型制图方法。该方法基于一体化全局模型(拓扑信息模型),归纳和发现了矢量数据处理过程中显性的数学逻辑和隐含的作业规则;组建了知识库;进行了基本知识组合并在数据处理的不同环节中自动作用于全局数据库。由此不断改写全局数据库,使之逐步趋近为具有一体化特征的矢量地理信息,形成矢量智能化处理流程。在获取满足GIS要求数据的同时,获取用空间几何数据和相应符号参数表示的制图数据。     

一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法

WiFi室内定位技术是导航与位置服务领域的研究热点。室内环境下WiFi信号衰减受人体遮蔽影响较大,本文考虑了用户朝向引起的信号强度差异,提出了一种基于全向指纹库的WiFi室内定位方法。试验结果表明,该方法定位精度高于基于方向识别的指纹定位方法,当K取4时,平均定位误差为1.44 m,定位精度优于1 m的置信概率为54%,优于2 m的置信概率为88%。     

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。     

ArcSDE在基础地理信息数据库更新中的应用

在国家1∶50 000地形数据库动态更新过程中,笔者通过总结"十二五"期间传统地形数据库的更新方法,提出了基于ArcSDE的、支持多用户分布式在线整理、编辑地形数据库的新方法。本文以朝阳市作为研究对象,通过ArcSDE构建支持集中管理、多用户同步编辑和更新的数据库处理平台,完成了2015年朝阳市1∶50 000地形数据库的更新工作,与以往传统更新方法相比,该方法节省作业时间,提高了工作效率。     

OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。     

地名地址数据库动态更新研究——以厦门市为例

地名地址数据库属于智慧城市建设中重要的软基础设施之一,但是如何保障这个数据库的现势性,为政务和公众应用提供一个全面、准确、能及时更新的地名地址数据库,一直是个难题。根据厦门市地名地址数据库建设的实践经验,提出了数据动态更新的方法——基于业务驱动的数据动态更新策略,即将地名地址数据库的维护和更新与日常办公业务和工作流机制结合起来,保障数据的及时更新。     

1:50000数据库更新工程检查

文章就国家测绘局1∶50 000数据库更新工程项目作业时经常出现的一些问题以及在检查时侧重方面提出了一些解决办法,为作业人员在今后的工作中提供了一个好的参考。     

航摄像片数字化建库工艺流程及质量控制

历史航片元数据录入建库工作就是将航摄像片进行扫描,对像主,占'进行判读,再进行航片元数据录入,对文档资料进行扫描制作.本文对该项目的工艺流程及质量控制进行论述,对实际生产工作具有指导意义.     

The generic annular bucket histogram for estimating the selectivity of spatial selection and spatial join

Selectivity estimation is crucial for query optimizers choosing an optimal spatial execution plan in a spatial database management system.This paper presents an Annular Bucket spatial histogram(AB histogram)that can estimate the selectivity in finer spatial selection and spatial join operations even when the spatial query has more operators or more joins.The AB histogram is represented as a set of bucket-range,bucket-count value pairs.The bucket-range often covers an annular region like a sin-gle-cell-sized photo frame.The bucket-count is the number of objects whose Minimum Bounding Rectangles(MBRs)fall between outer rectangle and inner rectangle of the bucket-range.Assuming that all MBRs in each a bucket distribute evenly,for every buck-et,we can obtain serial probabilities that satisfy a certain spatial selection or join conditions from the operations’ semantics and the spatial relations between every bucket-range and query ranges.Thus,according to some probability theories,spatial selection or join selectivity can be estimated by the every bucket-count and its probabilities.This paper also shows a way to generate an updated AB histogram from an original AB histogram and those probabilities.Our tests show that the AB histogram not only supports the selectivity estimation of spatial selection or spatial join with "disjoint","intersect","within","contains",and "overlap" operators but also provides an approach to generate a reliable updated histogram whose spatial distribution is close to the distribution of ac-tual query result.