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领域驱动的高效用co-location模式挖掘方法 被引量：7
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作者 江万国 王丽珍 +1 位作者 方圆 陈红梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期322-328,共7页
空间并置(co-location)模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间colocation模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location... 空间并置(co-location)模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间colocation模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location模式挖掘方法的结果常常包含大量无用或是用户不感兴趣的知识。针对上述问题,提出一种更为一般的研究对象——带效用值的空间实例,并定义了新的效用参与度(UPI)作为高效用co-location模式的有趣性度量指标;将领域知识形式化为三种语义规则并应用于挖掘过程中,提出一种领域驱动的多次迭代挖掘框架;最后通过大量实验对比分析不同有趣性度量指标下的挖掘结果在效用占比和频繁性两方面的差异,以及引入基于领域知识的语义规则前后挖掘结果的变化情况。实验结果表明所提出的UPI度量是一种兼顾频繁和效用的更为合理的度量指标;同时,领域驱动的挖掘方法能有效地挖掘到用户真正感兴趣的模式。 展开更多
关键词 空间模式挖掘 co-location模式 高效用co-location模式 有趣性度量指标 领域驱动 语义规则
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