基于障碍约束的空间colocation模式挖掘研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特另tlDN以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得云南大学或其他教育机构的学位或证明而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：埠午日期：面岫论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采

2、用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：坪导师签名：二婪堑冬本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：J埤导师签名：摘要近年来，随着空间信息技术的快速发展和广泛应用，各种空间数据在数量、复杂性等方面显著增长，出现了空间数据量庞大但可利用的空间知识匮乏的现象。基于此，空间关联规则的挖掘对空间各个领域的发展有着重要的

3、研究意义，CO．10cation模式挖掘即是空间关联规则挖掘的一个特例，它能够发现频繁关联的空间特征集合。目前CO．10cation模式挖掘领域已经取得了一些研究成果，然而，这些研究成果都是基于理想化的空间数据，忽略了真实世界中约束条件的存在，比如空间中存在着很多障碍约束。为了提高空间CO．10cation模式挖掘的实用价值，本文针对基于障碍的空间数据，进行频繁模式的挖掘和研究。首先，本文阐述了研究现状，对空间关联规则的基本概念及挖掘算法做了简要介绍，引出了空间CO．10cation模式挖掘的重要意义，并对其概念、挖掘方法以及目前的研究成

4、果做了详细介绍。接着，阐述了带有约束的空间数据挖掘现状，提出了带有障碍的CO．10cation模式挖掘面临的挑战。其次，针对带有障碍物的空间CO．10cation模式挖掘，给出了相应的解决方法：首先提出了空间弱邻近关系FR的概念，基于职定义了弱CO．10cation模式、弱表实例、弱参与度等概念，其次提出障碍导向的划分方法将空间实例集合划分成规范的网格集合，接着设计了挖掘算法，并结合现实世界中数据分布的密度特点，对算法提出了两个剪枝策略，以此来提高挖掘效率。第三，通过合成数据，对算法进行了实验验证，分析各个参数对算法的影响，说明了算法的正

5、确性及有效性；同时对比了优化后的算法和基本算法，说明了剪枝策略的准确性及高效性。最后为文章的总结与展望，对本文的研究内容作了简要的回顾，并对未来的研究做了展望。同时还指出了研究工作存在的不足，以期望在以后的工作中加以完善。关键字：空间数据挖掘；CO．10cation模式挖掘；空间障碍约束；网格；剪枝基于障碍约束的空问CO．10cation模式挖掘研究IIAbs仃actAbstractRecentyears，withtherapiddevelopmentandwidespreadapplicationofspatialinformation

6、technology，awidevarietyofspatialdatashowsignificantgrowthinquantityandcomplexity．However，theavailablespatialknowledgeisdeficient．Basedonthis，spatialassociationrulemininghasanimportantsignificanceforthedevelopmentofvariousfieldsofspace．SpatialCO-locationpattemminingisaspec

7、ialcaseofspatiMassociationrulemining，whichcanfindagroupofspatialfeatureswhoseinstancesarefrequentlyassociatedinspace．Uptillnow，therehavebeenmanyachievementsinCO-locationpatternminingfield．However，theseachievementsarebasedontheidealizedspatialdata，ignoringtheexistenceofcon

8、straintsintherealworld，suchasobstacleconstraints．InordertoimprovethepracticalvalueofthespatialCO