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摘要:
空间数据挖掘的相关研究大多数是基于理想化数据和实例平等的思想,而忽略了实际场景中存在的时间约束条件.将实例存在的时间区间作为约束条件,重新定义了空间邻近关系R,提出了带有时间约束的频繁模式挖掘算法TI,并以时间重叠作为剪枝条件,提出了剪枝算法TI-C.通过实证数据分析得出:在相同数据集下,TI-C算法的效率要优于TI,采用TI-C算法得到的频繁模式个数要比join-based算法少,同时采用TI-C算法得到的频繁模式能更精确、真实地反映实际场景中对象的并置关系.
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文献信息
篇名 带时间约束的co-location模式挖掘
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 频繁模式 时间重叠率 空间邻近关系 时间约束
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 293-296,301
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 5213字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.2.061
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 杨健 大理大学数学与计算机学院 12 13 2.0 2.0
2 曾新 大理大学数学与计算机学院 9 16 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
频繁模式
时间重叠率
空间邻近关系
时间约束
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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