文献类型：期刊文章

作　　者：周剑云[1] 王丽珍[2] 杨增芳[3]

机构地区：[1]普洱学院计算机科学系,普洱665000 [2]云南大学信息学院计算机科学与工程系,昆明65009 [3]玉溪师范学院信息技术工程学院,玉溪653100

出　　处：《计算机科学》

基　　金：云南省教育厅科研基金项目:支持网络课程建设的数据挖掘构架研究(2013Y107);国家自然科学基金项目:非线性环境取能系统随机动力学问题研究(11265012)资助

年　　份：2014

卷　　号：41

期　　号：S1

起止页码：425-428

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：空间Co_location模式挖掘关注空间对象实例在一定区域内同时出现的关系。目前大多数研究都是把空间对象的各个实例按同等权重对待,但现实中容易发现同一类对象的不同实例其大小规模、重要程度或是影响力覆盖范围都是不一样的。因此考虑空间对象实例的影响力因素,引入加权欧氏距离阈值参与计算,能发现更具实际价值的Co_location模式。

关 键 词：空间数据挖掘 Co-location模式挖掘  加权欧氏距离  

分 类 号：TP311.13]