文献类型：期刊文章

作　　者：欧阳志平[1] 王丽珍[1] 陈红梅[1]

机构地区：[1]云南大学信息学院计算机科学与工程系,昆明650091

出　　处：《计算机学报》

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~~

年　　份：2011

卷　　号：34

期　　号：10

起止页码：1947-1955

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20114614525079)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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  

分 类 号：TP311]