【摘 要】
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随着地理信息应用的泛在性与在线性,地理数据呈现严重的动态非均匀特性,为了从数量庞大、类型复杂的地理数据中高效获取所需的价值信息,提出了融合关联规则的地理大数据安全
【机 构】
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贵州师范学院地理与资源学院,武汉大学测绘学院
【基金项目】
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贵州省科技厅项目(黔科合基础[2018]1120),贵州省教育厅项目(黔教合KY字[2016]223),贵师院博士项目(2017BS005)
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随着地理信息应用的泛在性与在线性,地理数据呈现严重的动态非均匀特性,为了从数量庞大、类型复杂的地理数据中高效获取所需的价值信息,提出了融合关联规则的地理大数据安全解析方法。首先针对数据特征的尖锐边界问题,引入模糊理论对特征描述采取细粒度柔和分割,得到模糊项集,求解模糊关联规则对应的支持度与可信度,由此得到地理信息数据的量化特征。然后将输入的地理大数据根据时段做衰减处理,将各个时段的数据进行权重差异性计算,避免数据波动的干扰,同时提高对临界频繁项的识别效果。最后基于三角函数设计了脱密算法,通过迭代过程不断采
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