空间数据挖掘中关联规则的支持度和可信度研究

空间数据挖掘中所依赖的空间相关性是由空间关联规则描述的.研究了事务集为粗糙集时空间关联规则支持度和可信度的计算方法;提出了当事务集为粗糙集、空间数据为模糊数据时的模糊粗糙关联规则.同时,推导了空间关联规则的支持度和可信度的变化规律.     

利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘

提出利用叠置分析和面积计算实现空间关联规则挖掘的算法I-Apriori及其改进算法FI-Apriori,这两种算法不依赖于空间数据的事务化,可以直接从矢量多边形图层中提取所有强关联规则。采用实际数据对两种算法进行了检验,验证了它们的可用性与有效性,并对挖掘所得空间关联规则的筛选和可视化方法进行了探讨。     

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.     

通用关联规则挖掘框架的设计与实现

对适用于多种数据类型的关联规则挖掘框架进行了研究。从概率论出发讨论了支持度计算问题,提出利用有限测度计算项集支持度的方法,分析了Apriori性质的本质,提出通用关联规则挖掘算法的设计思路。在此基础上,设计并实现了通用关联规则挖掘框架,使用该框架进行了事务、空间和时空数据的挖掘实验,验证了其可行性、通用性及正确性。     

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。     

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MATLAB的关联规则空间数据挖掘探讨——以济南市平阴县安城乡为例

空间数据挖掘的方法很多,怎样能快速对空间数据进行操作,是一个值的探讨的问题。Matlab有万能的演算纸之称。借助其强大的矩阵计算功能,进行数据挖掘,具有一定优势。本文根据关联规则挖掘方法,在Matlab中编写程序,对土地利用现状数据库进行数据挖掘。计算了不同用地类型与坡度之间的支持度和置信度,得出关联规则。本文平阴县安城乡的实证,取得了较好的结果。     

基于MATLAB的关联规则空间数据挖掘探讨——以济南市平阴县安城乡为例

本文根据关联规则挖掘方法,在Matlab中编写程序,时土地利用现状数据库进行数据挖掘。计算了不同用地类型与坡度之间的支持度和置信度,得出关联规则。通过平阴县安城乡的实证,取得了较好的结果。     

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。     

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。     

一种面向主题的基于多层次空间概念关系的关联规则挖掘算法

提出了一种面向主题的基于多层次空间概念的关联规则挖掘算法FT_MLSAM.在FT_MLSAM算法中,先根据用户感兴趣的主题确定挖掘的概念关系,然后对所涉及的多个空间数据层进行连接,生成空间视图,最后进行属性泛化,转化成一般属性关联规则的挖掘,实验证明算法是有效的.     

挖掘模糊空间关联规则的方法

将模糊关联规则挖掘方法与模糊空间概念层次表达、模糊空间关系层次分析等结合起来，研究模糊空间关联规则挖掘的理论和方法。对于挖掘算法以及规则的置信度和隶属度计算问题，文中结合应用实际，给出了详细理论推演和算法实现过程。     

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。