【摘 要】
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近年来,随着地理信息系统、遥感和全球卫星定位系统等空间信息技术的飞速发展,产生了大量包含着地理位置信息的空间数据。空间数据挖掘将数据挖掘和知识发现技术从传统数据库扩展到空间数据库,指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间和非空间模式、普遍特征、规则和知识的过程。空间co-location模式是具有相关性的一组空间特征的子集,它们的实例在地理位置相邻的空间中频繁地共存。空间co-location
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近年来,随着地理信息系统、遥感和全球卫星定位系统等空间信息技术的飞速发展,产生了大量包含着地理位置信息的空间数据。空间数据挖掘将数据挖掘和知识发现技术从传统数据库扩展到空间数据库,指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间和非空间模式、普遍特征、规则和知识的过程。空间co-location模式是具有相关性的一组空间特征的子集,它们的实例在地理位置相邻的空间中频繁地共存。空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要研究分支,其被广泛应用于许多不同的领域,包括物种分布分析、地球科学、基于位置的服务、公众安全、城市设施规划和环境管理等。空间co-location模式挖掘通过欧式距离来判断实例间的空间邻近关系,进而计算一个co-location模式的频繁性度量——参与度。传统的空间co-location模式挖掘方法将空间邻近关系视为一个确定性概念,忽略了实例间的邻近程度,使得co-location模式挖掘结果丢失了准确性和有效性。本文在解决以上问题的基础上展开一系列的研究工作,主要工作和贡献归纳如下:（1）定义了模糊邻近关系来描述空间邻近关系的模糊性,并定义了两个重要的概念:模糊参与度和最大邻近度阈值。在此基础上,提出两种基于模糊邻近关系的co-location模式挖掘算法:单一邻近度阈值上的co-location模式挖掘和带最大邻近度阈值的co-location模式挖掘。前者可以挖掘到给定邻近度阈值上的co-location模式,通过与已有算法进行实验对比,验证了其准确性和有效性。后者可以挖掘到邻近度阈值范围上的所有co-location模式以及每个co-location模式的最大邻近度阈值。给定一个邻近度阈值,根据带最大邻近度阈值的co-location模式挖掘结果,可以直接判断一个co-location模式的频繁性。本文还对后者提出了改进策略,实验评估了算法的性能并验证了改进策略的高效性。（2）针对动态数据集,提出基于模糊邻近关系的co-location模式增量挖掘算法,该算法定义了变化的co-location模式的频繁性度量,充分利用原始数据集上的挖掘结果,并通过获取变化的模糊邻近关系,局部挖掘变化的co-location模式来替代在整个更新数据集上重新进行挖掘。从理论上证明了算法的正确性和完备性,实验验证了该算法具有较高的效率,且比在更新数据集上进行重新挖掘的效率高。（3）针对传统co-location模式挖掘根据某个特定的距离阈值来物化实例间的空间邻近关系,且需要消耗时间反复对行实例的团关系进行检验和消耗内存来存储行实例的问题,探索了一种基于改进的密度峰值聚类和模糊邻近关系相结合相结合的co-location模式挖掘框架。该框架采用聚类技术来物化实例间的空间邻近关系,不需要生成和存储行实例,可以大大节省生成co-location模式的时间和空间复杂度。在分析已有工作不足的基础上对密度峰值聚类提出3个改进策略,并提出了co-location模式频繁性新度量,设计了基于改进的密度峰值聚类和模糊邻近关系相结合的co-location模式挖掘算法,实验验证了算法的有效性和评估了生成频繁co-location模式阶段的性能。
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