点集数据不规则形状时空异常聚类模式挖掘研究

• 作者: 万幼 周脚根 翁敏
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 时空聚类 时空异常 空间点模式 空间数据挖掘 时空数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 924-930
• 页数: 7页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20150069

摘要

传统扫描统计方法在进行时空异常聚类模式挖掘时,受扫描窗口形状的限制,不能准确地获取聚类区域形状.提出一种改进的不规则形状时空异常聚类模式挖掘方法stAntScan.新方法基于26方位时空邻近单元格构建时空邻接矩阵,再对蚁群最优化扫描统计方法进行改进,使其能适应三维大数据量的时空区域扫描.模拟数据和真实微博签到数据的实验证明,stAntScan能有效地识别时空范围内的不规则形状异常聚类,并且准确性较经典的SaTScan方法高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翁敏	武汉大学资源与环境科学学院	31	227	6.0	14.0
2	万幼	武汉大学资源与环境科学学院	13	70	3.0	8.0
3	周脚根	中国科学院亚热带农业生态研究所	9	61	5.0	7.0