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不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法
被引量：
1
1
作者
俞庆英
罗永龙
+1 位作者
吴倩
陈传明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第11期3113-3117,3151,共6页
针对现有的co-location模式挖掘算法无法有效处理不均匀分布空间对象的问题,提出一种不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法。首先提出一种不均匀数据集的生成方法;然后对不均匀分布的数据集进行层次划分,使每个区域具有...
针对现有的co-location模式挖掘算法无法有效处理不均匀分布空间对象的问题,提出一种不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法。首先提出一种不均匀数据集的生成方法;然后对不均匀分布的数据集进行层次划分,使每个区域具有均匀的空间分布;再基于改进的PO_RI_PC算法对划分后的模糊对象进行空间数据挖掘。该方法基于距离变化系数构建每个子区域的邻域关系图,进而完成区域融合,实现co-location模式挖掘。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的执行效率更高,随实例个数和不均匀度的变化获得的co-location集个数更多,同比情况下平均提高约25%,获得了更精确的挖掘结果。
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关键词
模糊对象
co-location模式挖掘
隶属度
不均匀度
距离变化系数
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职称材料
题名
不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法
被引量：
1
1
作者
俞庆英
罗永龙
吴倩
陈传明
机构
安徽师范大学数学计算机科学学院
安徽师范大学国土资源与旅游学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第11期3113-3117,3151,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370050
61572036)
+1 种基金
安徽省自然科学基金资助项目(1508085QF134)
安徽师范大学创新基金资助项目(2016XJJ074)~~
文摘
针对现有的co-location模式挖掘算法无法有效处理不均匀分布空间对象的问题,提出一种不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法。首先提出一种不均匀数据集的生成方法;然后对不均匀分布的数据集进行层次划分,使每个区域具有均匀的空间分布;再基于改进的PO_RI_PC算法对划分后的模糊对象进行空间数据挖掘。该方法基于距离变化系数构建每个子区域的邻域关系图,进而完成区域融合,实现co-location模式挖掘。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的执行效率更高,随实例个数和不均匀度的变化获得的co-location集个数更多,同比情况下平均提高约25%,获得了更精确的挖掘结果。
关键词
模糊对象
co-location模式挖掘
隶属度
不均匀度
距离变化系数
Keywords
fuzzy object
co-location pattern mining
membership degree
uneven degree
distance variation coefficient
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法
俞庆英
罗永龙
吴倩
陈传明
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
1
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