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空间数据挖掘是从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系及空间数据库中存储的其它信息的方法。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要研究领域,利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。在分析空间关联规则的基础上,用基于关联规则的逐步求精挖掘算法,得出空间数据库中的隐含知识,通过实例证明其方法的可行性。 相似文献
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基于关联规则的空间数据知识发现及实现 总被引:4,自引:0,他引:4
空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系及空间数据库中存储的其它模式的方法。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要表现形式,利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。本文在分析空间关联规则的基础上,用基于关联规则的逐步求精挖掘算法,得出空间数据库中的知识,通过实例证明其方法的可行性。 相似文献
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改进的关联规则算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息. 相似文献
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针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来新的发展空间。 相似文献
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介绍了一个数据挖掘工具的设计,以Apriori算法为核心,实现了数据挖掘中基于数据库的几种常用挖掘方法,包括基于关系数据库的数据挖掘,不完整数据库中的数据挖掘和根据兴趣度测量来挖掘感兴趣知识的异常关联规则挖掘. 相似文献
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空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或空间数据库中存储的其他隐含模式的过程。空间数据挖掘在地理信息系统、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域都有广泛的应用前景。论文对空间数据挖掘的一些主要技术进行研究和探讨,介绍了基于这些技术设计实现的一个空间数据挖掘部件。 相似文献
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空间关联规则的双向挖掘 总被引:9,自引:0,他引:9
空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系,更需要挖掘元组之间的关系——横向关系,如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式,借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法,对空间关联规则进行完整定义,并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中,提出一种新算法,该算法根据挖掘任务进行约束,缩小挖掘空间,然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系,经过多次循环,获取非空间项集,进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程,并通过实例进行了验证。 相似文献
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空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。 相似文献
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基于多最小支持度的空间关联规则发现 总被引:5,自引:0,他引:5
空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。 相似文献
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为了得到有趣且有效的空间关联规则通常需要多次执行挖掘操作,可以使用增量维护算法来提高挖掘效率。然而,能够直接使用空间数据的关联规则增量更新算法尚属空白。为解决这一问题,对挖掘阈值改变和空间数据集更新后通过筛选或增量挖掘等方法实现规则维护的策略进行了分析,并提出适用于支持度阈值减小和空间图层增加这两类情况的增量挖掘算法——ISA。ISA算法不依赖于空间事务表的构建与更新,可以直接使用空间图层作为输入数据。在基于实际数据的实验中,采用ISA算法所得结果与类Apriori算法一致,耗时则相对缩短20.0%至71.0%;此外,对1372772条规则进行了基于筛选的更新,耗时低于0.1s。实验结果表明,所提出的空间关联规则增量维护策略和算法是可行、正确且高效的。 相似文献
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数据库中关联规则信息是知识的表述形式之一,负关联规则挖掘是数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围。现有的挖掘方法不能获取数据库中全部的负关联规则,考虑从数据库中提取全部的负关联规则,通过(1)扫描数据库建立数据库频繁模式树DFP-tree(Database Frequent Pattern tree);(2)在精简DFP-tree的基础上获取全部极小非频繁项集ASI;(3)对ASI中极大频繁项集的向上闭包,得到全部非频繁项集;(4)在此基础上采用相关度作为规则兴趣度量之一提取负关联规则。理论和实验表明算法的正确性和效率。 相似文献
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空间关联规则挖掘是在空间数据库中进行知识发现的一类重要问题.为此提出了挖掘空间关联规则的二阶段策略,通过多轮次单层布尔型关联规则挖掘,自顶向下逐步细化空间谓词的粒度,从而空间谓词的计算量大大减少.同时,设计了一种基于前缀树的单层布尔型关联规则挖掘算法(FPT-Generate),不需要反复扫描数据库,不产生候选模式集,并在关键优化技术上取得了突破.实验表明,以FPT-Generate为挖掘引擎的空间关联规则发现系统的时间效率与空间可伸缩性远远优于以经典算法Apriori为引擎的系统。 相似文献