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模糊对象的空间Co-location模式挖掘研究
被引量:
26
1
作者
欧阳志平
王丽珍
陈红梅
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期1947-1955,共9页
空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地空间并置.过去人们已经对确定及不确定数据的co-location模式挖掘问题进行了一些研究,但是针对模糊对象上进行的研究还没有.模糊对象在许多领域里都有着非常重要的应...
空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地空间并置.过去人们已经对确定及不确定数据的co-location模式挖掘问题进行了一些研究,但是针对模糊对象上进行的研究还没有.模糊对象在许多领域里都有着非常重要的应用,比如生物医学图像数据库和GIS.该文研究模糊对象的空间co-location模式挖掘问题.首先,定义模糊对象上空间co-location模式挖掘的相关概念,包括模糊参与率、模糊参与度等.其次,提出FB算法挖掘模糊对象的co-location模式.接着,提出了3种改进算法,包括剪枝对象、减少实例间连接、改进剪枝步,以提高挖掘性能、加快co-location规则的产生.最后通过大量的实验说明FB算法及其改进算法的效果和效率.
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关键词
模糊对象
CO-LOCATION模式
空间数据挖掘
模糊参与率
减少连接
下载PDF
职称材料
交通数据的时空并置模糊拥堵模式挖掘
被引量:
7
2
作者
王晓旭
王丽珍
王家龙
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期683-692,共10页
交通拥堵是道路网络中总车流量大于道路承载量,导致交通流无法畅行的现象。基于交通流数据挖掘的拥堵模式对于解决道路交通拥堵问题具有重要的现实意义。然而,现有的研究工作未能对"交通拥堵"进行合理准确的定义,忽略了交通...
交通拥堵是道路网络中总车流量大于道路承载量,导致交通流无法畅行的现象。基于交通流数据挖掘的拥堵模式对于解决道路交通拥堵问题具有重要的现实意义。然而,现有的研究工作未能对"交通拥堵"进行合理准确的定义,忽略了交通流数据本身具有的时空属性和交通拥堵概念本身的模糊性。该文首先将模糊集理论引入到交通拥堵的定义中,提出用模糊隶属度衡量交通拥堵程度;其次,在传统空间并置模式挖掘的基础上加入时间属性,提出时空并置模糊拥堵模式的概念;再次,在该概念的基础上提出了挖掘时空并置模糊拥堵模式的有效方法;最后,在实际数据集上对提出的方法进行了广泛的实验评估。实验结果表明:该方法在挖掘结果上优于现有方法。
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关键词
信息处理
空间数据挖掘
时空特征
时空并置模糊拥堵模式
模糊参与度
原文传递
题名
模糊对象的空间Co-location模式挖掘研究
被引量:
26
1
作者
欧阳志平
王丽珍
陈红梅
机构
云南大学信息学院计算机科学与工程系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期1947-1955,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61063008)
云南省应用基础研究基金项目(2010CD025)
云南大学科学研究基金项目(2009F29Q)资助~~
文摘
空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地空间并置.过去人们已经对确定及不确定数据的co-location模式挖掘问题进行了一些研究,但是针对模糊对象上进行的研究还没有.模糊对象在许多领域里都有着非常重要的应用,比如生物医学图像数据库和GIS.该文研究模糊对象的空间co-location模式挖掘问题.首先,定义模糊对象上空间co-location模式挖掘的相关概念,包括模糊参与率、模糊参与度等.其次,提出FB算法挖掘模糊对象的co-location模式.接着,提出了3种改进算法,包括剪枝对象、减少实例间连接、改进剪枝步,以提高挖掘性能、加快co-location规则的产生.最后通过大量的实验说明FB算法及其改进算法的效果和效率.
关键词
模糊对象
CO-LOCATION模式
空间数据挖掘
模糊参与率
减少连接
Keywords
fuzzy
objects
co-location
patterns
spatial
data
mining
fuzzy
participation
index
reducing
joining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
交通数据的时空并置模糊拥堵模式挖掘
被引量:
7
2
作者
王晓旭
王丽珍
王家龙
机构
云南大学信息科学与工程学院
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期683-692,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61966036,61662086)
云南省创新团队项目(2018HC019)。
文摘
交通拥堵是道路网络中总车流量大于道路承载量,导致交通流无法畅行的现象。基于交通流数据挖掘的拥堵模式对于解决道路交通拥堵问题具有重要的现实意义。然而,现有的研究工作未能对"交通拥堵"进行合理准确的定义,忽略了交通流数据本身具有的时空属性和交通拥堵概念本身的模糊性。该文首先将模糊集理论引入到交通拥堵的定义中,提出用模糊隶属度衡量交通拥堵程度;其次,在传统空间并置模式挖掘的基础上加入时间属性,提出时空并置模糊拥堵模式的概念;再次,在该概念的基础上提出了挖掘时空并置模糊拥堵模式的有效方法;最后,在实际数据集上对提出的方法进行了广泛的实验评估。实验结果表明:该方法在挖掘结果上优于现有方法。
关键词
信息处理
空间数据挖掘
时空特征
时空并置模糊拥堵模式
模糊参与度
Keywords
information
processing
spatial
data
mining
spatio-temporal
features
spatio-temporal
co-location
fuzzy
congestion
pattern
fuzzy
participation
index
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊对象的空间Co-location模式挖掘研究
欧阳志平
王丽珍
陈红梅
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
26
下载PDF
职称材料
2
交通数据的时空并置模糊拥堵模式挖掘
王晓旭
王丽珍
王家龙
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
原文传递
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