检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉大学学报（信息科学版） 2015年第5期40卷 652-660页

作者：田晶王一恒颜芬熊富全武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室湖北武汉430079

同位模式的挖掘是空间数据挖掘领域关注的热点问题。目前,对于网络空间现象同位模式挖掘的研究较少。本文将欧氏空间已有方法扩展至网络空间,该方法由两个核心步骤组成:1通过对网络进行划分定义同位模型,确定同现关系;2对同现关系进行... 详细信息

同位模式的挖掘是空间数据挖掘领域关注的热点问题。目前,对于网络空间现象同位模式挖掘的研究较少。本文将欧氏空间已有方法扩展至网络空间,该方法由两个核心步骤组成:1通过对网络进行划分定义同位模型,确定同现关系;2对同现关系进行统计推断确定其是否为同位模式。对深圳市制造业公司的同位模式挖掘进行了方法说明,依据集聚经济学中导致产业集聚的三种机制对这些同位模式进行了定性分析,通过与已有方法的比较以及网络K函数的检验验证了本文方法的有效性。

关键词：网络空间现象同位模式制造业公司集聚网络交叉K函数

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网络空间同位模式的加色混合可视化挖掘方法

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测绘学报 2017年第6期46卷 753-759页

作者：艾廷华周梦杰李晓明武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室广东深圳518034 天津市测绘院天津300381

同位模式挖掘是空间数据挖掘的热点问题之一,应用领域广泛。已有的同位模式挖掘方法一般采用统计或数据挖掘的方式,要求对复杂的数学公式、算法及相关参数等有深刻的理解,主要针对同质的欧式空间中地理现象。而城市空间中人为地理现象... 详细信息

同位模式挖掘是空间数据挖掘的热点问题之一,应用领域广泛。已有的同位模式挖掘方法一般采用统计或数据挖掘的方式,要求对复杂的数学公式、算法及相关参数等有深刻的理解,主要针对同质的欧式空间中地理现象。而城市空间中人为地理现象大多发生在网络空间,鉴于此,本文提出了一种网络空间同位模式可视化挖掘方法。该方法利用视觉语言表达网络空间现象之间的影响和交互作用。首先,利用网络空间核密度估计表达网络空间现象的分布情况和影响范围,为网络空间现象的同位模式挖掘提供支持,并建立单个地理现象分布情况与颜色之间的映射;然后基于色光加色混合原理获得两个地理现象相互影响的认知,借以挖掘空间同位模式。本文提出的方法属于形象思维,具有直观,形象和易感受等特点。

关键词：同位模式可视化网络空间加色混合定律

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同位模式挖掘研究

同位模式挖掘研究

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作者：钱烽浙江大学

学位级别：博士

近年来,随着移动通讯、监控摄像、射频识别、无线传感器、空间数据库等技术的迅速发展,包含位置信息的空间数据在个人信息服务、公共事业和科学研究等领域的积累呈爆炸性增长。从大量空间数据中寻找有利于个人和公共服务以及科学研究的... 详细信息

近年来,随着移动通讯、监控摄像、射频识别、无线传感器、空间数据库等技术的迅速发展,包含位置信息的空间数据在个人信息服务、公共事业和科学研究等领域的积累呈爆炸性增长。从大量空间数据中寻找有利于个人和公共服务以及科学研究的隐含信息已成为迫切需要。空间数据挖掘正是从空间数据库中提取潜在信息和规律的过程,它为及时发现移动用户的内在需求,实现人性化和智能化的服务提供了重要科学依据。本文所研究的同位模式挖掘是空间数据挖掘的重要组成部分,它在大量空间数据中发现一些空间特征的子集,这些子集的空间实例频繁地聚集在一起。通过挖掘这些被称为同位模式的空间特征子集,我们可以有效地发现空间特征间的依赖关系,从而将其应用于移动商务、地球科学、生物科学、公共卫生、交通物流等各个相关领域。由于同位模式挖掘问题的一般性和多样性,它在不同类型数据集和应用背景下具有不同的表现形式。本文针对当前同位模式挖掘的研究现状,从空间同位模式挖掘、区域同位模式挖掘、时空同位模式挖掘和同位轨迹挖掘四个方面分析了传统挖掘方法的各种局限,进而深入探索更加有效的挖掘理论和技术。论文的研究成果可归纳如下： (1)面向空间同位模式挖掘问题,提出了基于流行度回报的迭代式挖掘框架。分析讨论了传统空间同位模式挖掘方法采用距离阈值和流行度阈值的局限性,提出动态构建邻域关系图的挖掘策略。通过对邻域约束与流行度约束关系的分析总结,定义了流行度回报的概念,并在此基础上提出了挖掘空间同位模式的迭代式框架和对应算法。基于真实数据的实验表明,该方法在避免了阈值策略局限性的同时能够有效地发现空间同位模式。 (2)面向区域同位模式挖掘问题,提出了基于k近邻图的层次式挖掘框架。分析总结了基于距离阈值的传统挖掘方法在密度多样化数据集中的局限性,进而阐述了挖掘区域同位模式的必要性。提出采用k近邻图替代距离阈值,层次式地为各个空间区域构建邻域关系图,从而有针对性地挖掘区域同位模式。定义了邻域距离变化系数的概念,在控制了区域内部邻域距离差异的同时,也避免了为每个区域事先指定一个k值。基于合成数据和真实数据的实验表明,该方法能够准确地发现传统挖掘方法可能低估或高估的区域同位模式。 (3)面向时空同位模式挖掘问题,提出了加权滑动窗口模型。传统方法在挖掘时空同位模式时直接将时间作为一个额外维度处理,抑或是在多个时间片内展开挖掘工作。前者具有较高的时间复杂度,而后者则可能忽略掉一些横跨时间片的模式信息。相比之下,本文所提出的加权滑动窗口模型更具一般性,在将空间实例间的时间间隔加权的同时,也降低了计算复杂度,同时还将时间具有方向性的特点考虑在内。基于合成数据和真实数据的实验表明,该方法能快速有效地挖掘了时空同位模式,并具有良好的可伸缩性。 (4)首次提出了同位轨迹模式挖掘问题,并进一步提出基于同位轨迹树的挖掘算法。给出了同位轨迹模式挖掘的形式化定义及其应用范围。定义了同位轨迹树的结构,并从理论上证明了它的单调递减特性,从而有效地索引同位轨迹的传播路径。提出了同位轨迹模式挖掘算法,在证明其完整性和正确性的同时,也分析了它的计算复杂度。基于合成数据的实验表明,该方法能高效地挖掘同位轨迹模式。

关键词：空间数据挖掘同位模式同位轨迹模式区域模式挖掘迭代框架层次框架 k近邻图

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同位模式空间数据挖掘算法研究及在GIS中的应用

同位模式空间数据挖掘算法研究及在GIS中的应用

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作者：谭浩中南大学

学位级别：硕士

空间数据挖掘是指从空间数据库中提取隐含知识、空间关系或者存储在数据库中有意义的特征和模式,它是数据挖掘的一个重要研究方向,随着空间数据库技术的发展以及空间数据的日益累积,空间数据挖掘技术的重要性越发凸显,本文对空间数据挖... 详细信息

空间数据挖掘是指从空间数据库中提取隐含知识、空间关系或者存储在数据库中有意义的特征和模式,它是数据挖掘的一个重要研究方向,随着空间数据库技术的发展以及空间数据的日益累积,空间数据挖掘技术的重要性越发凸显,本文对空间数据挖掘中的同位模式挖掘算法进行了详细的阐述和研究,总结了传统同位挖掘算法的特点和局限性,并在此基础上做出了改进。传统的空间关联规则方法在处理空间关系时不太适用,同位模式的提出很好地解决了挖掘正确有效的空间关联规则的需要。空间同位模式是一些空间特征的集合,这些空间特征的实例因为空间接近性而频繁地聚集在一起。基于KD-Tree的同位模式挖掘算法,是在传统同位模式挖掘的基础上引入了一种高效的空间索引结构,利用KD-Tree来搜索满足空间邻域关系的实例,生成所有的二维同位模式,再利用apriori-gen算法中的连接步骤生成二维以上的同位模式,提高了算法的效率；在此基础之上,结合现实世界中空间数据分布的不均匀性,提出了一种基于密度的同位模式挖掘算法,通过空间分区和引入参与索引的动态上层界限,不必对整个空间中的所有特征实例进行逐一检测确认,减少了邻域关系的检测时间以及连接运算的数目。最后,本文分析了算法的正确性和全面性,并通过实验对算法进行了模拟,实验结果表明本文提出的改进算法较之前的算法提高了运行效率。同时,本文利用组件式GIS实现了基于GIS平台的空间同位模式挖掘模块。

关键词：空间数据挖掘同位模式 KD-Tree apriori-gen 密度

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设施POI的局部空间同位模式挖掘及范围界定

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地理与地理信息科学 2015年第4期31卷 6-11页

作者：禹文豪艾廷华周启国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室广东深圳518000 华中师范大学城市与环境科学学院湖北武汉430079 数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室四川成都610100 武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079 国家测绘地理信息局第三地理信息制图院四川成都610100

不同类型城市基础设施之间具有较强的空间相关性,旨在发现该类知识的空间同位模式挖掘(Spatial Co-location Pattern Mining)可为商业布局、城市规划和区域管理等应用提供重要的决策支持。然而,传统的同位模式分析方法往往基于全局统计... 详细信息

不同类型城市基础设施之间具有较强的空间相关性,旨在发现该类知识的空间同位模式挖掘(Spatial Co-location Pattern Mining)可为商业布局、城市规划和区域管理等应用提供重要的决策支持。然而,传统的同位模式分析方法往往基于全局统计指标,容易忽略空间关系在局部地理范围内的强显著性。该文针对该缺陷,给出了局部普遍性度量指标,并基于地理学第一定律的区位影响构建邻近关系影响域,进而界定同位特征显著的局部范围。通过深圳市POI点同位模式挖掘实验,分析了POI基础设施在城市空间分布上的关联模式与依赖关系,评价结果表明,该方法较其他挖掘方法具有更高的可靠性。

关键词：空间数据挖掘同位模式范围界定城市设施 POI

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空间同位模式重要因子判定的概念粒方法

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测绘科学 2020年第9期45卷 52-59页

作者：廖伟华蒋卫国聂鑫广西大学数学与信息科学学院南宁530004 北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室北京100875 广西大学公共管理学院南宁530004

针对空间同位模式能求出空间实体的关联集聚现象,但不能求出组成同位模式的实体元素的贡献大小的问题,该文通过引入粒计算和概念格中的概念粒概念,把每一种同位模式的元素都看作一个概念粒。利用概念粒之间距离和概念熵的度量,在概念粒... 详细信息

针对空间同位模式能求出空间实体的关联集聚现象,但不能求出组成同位模式的实体元素的贡献大小的问题,该文通过引入粒计算和概念格中的概念粒概念,把每一种同位模式的元素都看作一个概念粒。利用概念粒之间距离和概念熵的度量,在概念粒中减少实体存在的原子公式,从而计算每个空间实体对于同位模式形成的重要度。通过对组成南宁市服务业空间同位模式重要因子的实例研究,该方法能有效地求出城市服务业的空间同位模式,并能找出每一种空间同位模式的重要因子。该方法不仅能提供计算形成同位模式重要因子的数学基础,更是一种全新的思考空间关联关系的思维方式。

关键词：概念粒同位模式重要度概念格粒计算

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顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘

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测绘科学 2020年第6期45卷 180-186页

作者：王娜谷玉莉周梦杰湖南师范大学资源与环境科学学院长沙410006 南京大学地理与海洋科学学院南京210023 天津大学环境科学与工程学院天津300350 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410006

针对现有挖掘方法往往忽略了地理学第一定律的区位影响,未考虑距离衰减效应问题,该文提出了一种顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘方法。该方法包括两个核心步骤:①计算网络空间要素网络核密度,刻画要素的分布强度与影响范围;②... 详细信息

针对现有挖掘方法往往忽略了地理学第一定律的区位影响,未考虑距离衰减效应问题,该文提出了一种顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘方法。该方法包括两个核心步骤:①计算网络空间要素网络核密度,刻画要素的分布强度与影响范围;②探测要素间分布相关性,跟据相关性强弱来评价和判断要素是否同位。通过模拟实验与比较发现,该方法能够准确识别和挖掘网络空间同位模式。最后将该方法应用至犯罪事件与城市设施兴趣点的网络空间关联实例挖掘中,挖掘结果可为犯罪预防和犯罪管控提供更为科学的借鉴和参考。

关键词：同位模式距离衰减效应网络空间网络核密度估计

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互联网POI同位模式挖掘方法研究

互联网POI同位模式挖掘方法研究

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作者：纪莹莹山东农业大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和地理信息服务的飞速发展,互联网电子地图已逐渐应用于社会生活的方方面面,互联网POI (Point of Interest,兴趣点)作为电子地图的重要组成部分,具有海量、异构、分布广泛、更新频繁等特点,研究大规模互联网POI的分布特征... 详细信息

随着互联网技术和地理信息服务的飞速发展,互联网电子地图已逐渐应用于社会生活的方方面面,互联网POI (Point of Interest,兴趣点)作为电子地图的重要组成部分,具有海量、异构、分布广泛、更新频繁等特点,研究大规模互联网POI的分布特征,发掘隐藏在海量地理信息背后的知识规律,逐渐成为人们日常生活中关注的焦点,同位模式分析正是在这一当务之急的情况下产生的解决这一问题的有效途径。互联网POI同位模式分析可以提取海量POI的分布特征和它们之间的关联关系,从而在大量的、无序的POI中发现隐藏在其背后的信息和知识,帮助用户更直观清晰的发现信息,同时为各种地理决策提供支持。然而现有的同位模式分析在面对成百上千万甚至更多的POI时,往往不能快速高效地发掘它们的分布特征和关联关系,因此本文提出基于MapReduce的同位模式挖掘方法和基于多线程并行处理的同位模式挖掘方法来提高大规模POI的同位模式分析效率。本文研究工作主要从以下三个方面进行：第一,研究了传统的关联规则算法和同位模式算法。在Visual Studio2008平台运用C#编程语言实现了关联规则算法的经典Apriori算法,并通过实例验证了算法的准确性,同时总结了几种Apriori算法的改进思想；介绍了同位模式的相关概念,通过实例说明了基于全连接、部分连接、无连接等几种同位模式挖掘算法。第二,针对大规模互联网POI,实现基于多线程并行处理的同位模式挖掘算法。首先通过MongoDB存储模型实现海量POI的存储,其次通过建立空间地理索引提高查询效率,通过MongoDB的地理空间索引获取同位模式实例集合,然后通过多线程并行处理编程模型将数据集划分为多个数据块,对分割后的数据采用多线程并行Apriori计算,获得符合支持度和置信度的频繁同位模式和同位规则。第三,以北京市、上海市、广州市、深圳市的互联网POI为例,通过设置不同的邻近距离、支持度、置信度等参数,挖掘不同条件下的同位模式和同位规则,分析他们之间的分布特征和不同类别的POI之间的关联程度。应用说明本文提出的多线程并行处理同位模式挖掘方法能有效反映地理实体在一定范围内的分布特征,具有较强的应用价值。

关键词：互联网 POI标注同位模式 Apriori算法并行处理

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基于本体的多层次同位模式挖掘方法研究

基于本体的多层次同位模式挖掘方法研究

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作者：王龙桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着卫星和遥感技术的广泛使用,海量的地理数据被收集和存储,传统的地学分析无法从庞大的数据中提取和发现有用的知识。空间数据挖掘是一种将传统的空间数据分析方法与空间数据的复杂算法相结合的一种技术,旨在提取空间数据中隐藏的知... 详细信息

随着卫星和遥感技术的广泛使用,海量的地理数据被收集和存储,传统的地学分析无法从庞大的数据中提取和发现有用的知识。空间数据挖掘是一种将传统的空间数据分析方法与空间数据的复杂算法相结合的一种技术,旨在提取空间数据中隐藏的知识。空间数据通常是相关的,也就是说两个空间对象的位置越近,越有可能具有相似的性质。为了表示这种相似关系,同位模式被提出以表示多个对象(空间特征)之间的同位关系。作为空间数据分析的一种重要形式,同位模式已经被证明可以在多个领域指导用户的决策,如生态环境、商业研究、生活服务等。为了挖掘同位模式,很多方法被陆续提出。这些方法可以被分为两类。一类是类Apriori算法,这类算法参考在事务型数据集上的关联分析方法,采用一种从低阶逐渐生成高阶同位模式的方法;另一类是基于团的算法,这一类算法采用生成极大团的方式挖掘同位模式。由于分别需要大量连接操作以及在图中发现极大团,这两类算法的时间复杂度较高。更多地,这两类算法仅仅发现由细粒度空间特征组成的同位模式,由于忽略了用户的背景知识,许多有趣、更具有概括性且更接近事物本质的模式仍未被发现。同时,当前框架发现的同位模式数量众多且相互独立,这会让用户在决策时感到困惑。为了克服这些缺点,本文将用户知识引入到同位模式挖掘过程中,提出了一个框架OCPM(Co-location Pattern Miner using Ontology),在OCPM中使用本体整合用户知识并指导同位模式挖掘过程。更多地,本文提出一种由本体概念组成的同位模式,即频繁语义多层次同位模式(Prevalent Semantic Multi-level Co-location Patterns),记为PSMCs。相比传统模式,PSMCs包含了更多有趣的、更具有概括性且更接近事物本质的模式,同时,PSMCs在语义上是相互关联的,这为用户快速查找模式提供方便。为了更高效地挖掘PSMCs,本文提出了一种名为IDG(Instance-driven Graph)的算法,IDG综合了当前两类同位模式挖掘算法的优势,可以更加高效的挖掘PSMCs。本文分别在真实数据集和合成数据集上验证了OCPM框架和IDG算法,实验结果证明了它们的能够达到预期效果且具有良好的性能。更多地,提出了一种自上而下的搜索策略帮助用户快速从PSMCs中发现感兴趣的模式。最后,开发了一个集挖掘PSMCs、查找用户感兴趣的模式于一身的系统OIIKM(Ontology-based Interesting Implied Knowledge Miner)。

关键词：空间数据挖掘同位模式本体背景知识 POI数据

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空间同位模式挖掘研究进展

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地理空间信息 2013年第6期11卷 90-93,11页

作者：李中元边馥苓武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学空间信息与数字工程研究中心湖北武汉430079

从基本概念、挖掘方法、研究内容、研究成果等方面对空间同位模式挖掘进行了综述;通过对现有空间同位模式挖掘研究成果的分析,指出了其发展存在的问题,并对其前景进行了展望。

关键词：空间同位模式挖掘进展

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