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摘要:
当前挖掘空间co-location模式所遇到的困难在于,空间对象的实例分布在连续的空间中并拥有复杂的空间关系,大部分的计算时间需要用来生成co-location模式的表实例.分析了co-location模式挖掘的实质,以及近年来提出的co-location模式挖掘的全连接算法和无连接算法,并对这两种算法在性能上加以比较.在此基础上,结合三江并流国家基金项目,用这两种算法挖掘出了共生植被及其分布情况,为生物学家的科学研究提供了有利的帮助.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 空间co-location模式挖掘算法介绍及应用
来源期刊 郑州大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 空间数据挖掘 空间co-location模式 全连接算法 无连接算法
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-88
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 2711字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-6841.2007.03.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周丽华 云南大学信息学院计算机科学与工程系 44 134 7.0 9.0
2 王丽珍 云南大学信息学院计算机科学与工程系 110 1069 18.0 27.0
3 包玉珍 云南大学信息学院计算机科学与工程系 1 10 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
空间数据挖掘
空间co-location模式
全连接算法
无连接算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
郑州大学学报(理学版)
季刊
1671-6841
41-1338/N
大16开
郑州市高新技术开发区科学大道100号
36-191
1962
chi
出版文献量(篇)
2278
总下载数(次)
0
总被引数(次)
9540
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导