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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    2016, 36 (11): 3113-3117.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3113
摘要577)      PDF (904KB)(419)    收藏
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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