查询结果:   曾子维,王鑫,马垣.基于概念格中紧致依赖的空间数据挖掘方法研究[J].计算机应用与软件,2014,31(2):33 - 36,139.
中文标题
基于概念格中紧致依赖的空间数据挖掘方法研究
发表栏目
数据库技术
摘要点击数
687
英文标题
SPATIAL DATA MINING METHOD BASED ON COMPACT DEPENDENCIES IN CONCEPT LATTICE
作 者
曾子维 王鑫 马垣 Zeng Ziwei Wang Xin Ma Yuan
作者单位
辽宁科技大学软件学院 辽宁 鞍山 114051     
英文单位
School of Software,University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,Liaoning,China     
关键词
GIS 紧致依赖 概念格
Keywords
GIS Compact dependency Concept lattice
基金项目
作者资料
曾子维,教授,主研领域:自组织网络,无线传感器网络,移动对象数据库。王鑫,硕士。马垣,教授。 。
文章摘要
解决空间数据挖掘的关联规则提取问题。通过应用GIS(Geographic Information System) 即地理信息系统,获得空间数据信息,并将空间数据构造概念格,使空间数据和概念格的形成、分析过程统一起来。以“紧致依赖”方法作为主要数据挖掘手段,并在此基础上提出一种基于Apriori剪枝的“紧致依赖”约减方法,从而方便快捷找出满足支持度阈值并且置信度为1的所有关联规则。
Abstract
The article focuses on solving the problems of spatial data mining and association rules extraction. By applying GIS (geographic information system), we obtain the information of spatial data and use the data to construct concept lattice, which makes the formation and analysis process in regard to spatial data and concept lattice to be unified. We use the compact dependence as the main means of data mining, and on this basis propose an Apriori pruning-based compact dependent reduction algorithm, therefore conveniently and efficiently find out all the association rules meeting the support threshold and with confidence degree of 1 as well.
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