面向海量数据的空间co-location模式挖掘新算法

• 作者: 姚华传 王丽珍 邹目权 陈红梅
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 网格微分算法 质心 σ2微分格 空间实例压缩率
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 24-35
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 7613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1407037

摘要

空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的一个重要任务，目前无论是挖掘确定数据，还是不确定数据，算法的时间和空间效率都不高，更谈不上对海量数据进行挖掘。为此，在深入分析传统挖掘方式过度消耗时间和空间资源的根本原因的基础上，提出了网格微分挖掘co-location模式的算法。新算法在传统网格基础上实施微分，求出各微分格中属于同一特征的实例质心，并基于这些质心进行多分辨剪枝co-location模式挖掘。算法在保证具有较高准确率的前提下，较好地解决了传统挖掘方式中存在的效率问题，从而解决了面向海量数据进行空间co-location模式挖掘的难题。大量实验证明，网格微分算法具有高效性、稳健性和高准确率等优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	陈红梅	云南大学信息学院计算机科学与工程系	26	170	7.0	12.0
3	邹目权	云南大学信息学院计算机科学与工程系	4	5	1.0	2.0
4	姚华传	云南大学信息学院计算机科学与工程系	6	18	2.0	4.0