【摘 要】
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空间co-location挖掘是空间数据挖掘的一个重要方向.但现有的挖掘算法很少甚至不考虑挖掘领域的背景或约束知识,挖掘到的大量co-location规则给决策者带来了极大的困扰.因此,
【机 构】
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云南大学信息学院计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472346;61262069);云南省自然科学基金项目(2015FB114;2015FB149)
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空间co-location挖掘是空间数据挖掘的一个重要方向.但现有的挖掘算法很少甚至不考虑挖掘领域的背景或约束知识,挖掘到的大量co-location规则给决策者带来了极大的困扰.因此,提出一种基于本体的交互式空间co-location规则挖掘框架OSCRM(ontology-based spatial co-location rule mining).首先,OSCRM提供了基于本体的用户领域知识表达机制;然后,OSCRM提供了本体之上的强大的公式系统,使用户可以方便地表达指导挖掘方向的领域背景或约束知识;接着,OSCRM提供了2个经典的空间co-location挖掘算法,算法实现中充分利用了用户提供的公式集进行过滤处理;最后,OSCRM还提供了一种交互式的后处理机制(二次挖掘机制),进一步地减少最终规则的数量.使用实际数据的实验表明OSCRM不仅是一个方便、实用的领域驱动空间co-location挖掘框架,更为重要的是规则过滤效率达到了99.9%.
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