基于数据规范化的co-location模式挖掘算法

摘要：

在实际应用中,空间特征不仅包含空间信息,其特征实例还伴随着属性信息,这些属性信息对知识发现和科学决策具有重大作用.在现有的 co-location模式挖掘算法中,计算两个不同特征实例的邻近距离时并未考虑实例不同属性的取值在邻近距离中所占的权重,导致部分属性权重过大,从而影响 co-location模式挖掘的结果.对属性取值进行规范化,赋予所有属性相等的权重,并提出基于join-based的数据规范化算法 DNRA;同时,对距离阈值范围难以确定的问题进行了深入研究,推导出DNRA算法中距离阈值的取值范围,为用户选择适当的距离阈值提供帮助.最后,通过大量实验对DNRA算法的性能进行了分析比较.

关键词：co-location模式、数据规范化、距离阈值、属性权重

所属期刊栏目：45

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目71462001;云南省科技厅应用基础青年项目2016FD071;云南省教育厅项目2016ZZX192

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：482-486