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基于Context量化和空间co-location模式的熵编码在基因组压缩中的应用
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作者 陈慧 王丽珍 《中国科技信息》 2025年第13期135-137,共3页
1背景随着大数据和云计算等信息处理技术日趋应用广泛,熵编码日益普遍,它是以信息的概率分布特性作为编码的依据,是一种无失真的信源压缩和一种无损的压缩编码。然而在实际应用中,这些条件概率分布事先并不知道,需要通过估计得到。对条... 1背景随着大数据和云计算等信息处理技术日趋应用广泛,熵编码日益普遍,它是以信息的概率分布特性作为编码的依据,是一种无失真的信源压缩和一种无损的压缩编码。然而在实际应用中,这些条件概率分布事先并不知道,需要通过估计得到。对条件概率分布进行估计的过程称为Context建模。已有一些现成的基因组序列压缩工具可供使用,但这些工具并不针对特定基因组序列。因此,基于Context建模熵编码技术的生物基因组序列研究仍具有重要的理论意义。 展开更多
关键词 Context建模 空间co-location模式 熵编码 基因组压缩
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Vascular plant diversity and distribution pattern in Tajikistan:A global hotspot of diversity
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作者 ZHOU Yixin MA Suliya +7 位作者 LI Wenjun Parvina KURBONOVA Mariyo BOBOEV LI Yufan Hikmat HISORIEV MA Keping YANG Weikang ZHANG Yuanming 《Regional Sustainability》 2026年第1期37-53,共17页
Tajikistan represents a core region of the biodiversity hotspot in Central Asian mountains and has exceptional vascular plant diversity.However,the species diversity of the country faces urgent conservation challenges... Tajikistan represents a core region of the biodiversity hotspot in Central Asian mountains and has exceptional vascular plant diversity.However,the species diversity of the country faces urgent conservation challenges.There has been a lack of a comprehensive and multidimensional assessment to inform strategic conservation planning.Therefore,this study integrated 4 key biodiversity indices including species richness(SR),phylogenetic diversity(PD),threatened species richness(TSR),and endemic species richness(ESR)to map species diversity distribution patterns,identify conservation gaps,and elucidate their effects of climatic factors.This study revealed that species diversity shows a clear trend of decreasing from the western region to the eastern region of Tajikistan.The central–western mountains(specifically the Gissar-Darvasian and Zeravshanian regions)emerge as irreplaceable biodiversity hotspots.However,we found a severe spatial mismatch between these priority areas and the existing protected areas(PAs).Protection coverage for all hotspots was alarmingly low,ranging from 31.00%to 38.00%.Consequently,a critical 64.80%of integrated priority areas fall outside of the current PAs,representing a major conservation gap.This study identified precipitation seasonality and isothermality as the principal drivers,collectively explaining over 50.00%of the diversity variation and suggesting high vulnerability to hydrological shifts.Furthermore,we detected significant geographic sampling bias in the public biodiversity databases,with the most critical hotspot being systematically under-sampled.This study provides a robust scientific basis for conservation action,highlighting the urgent need to strategically expand PAs in the under-protected southwestern region and to mitigate critical sampling gaps through targeted data digitization and field surveys.These measures are indispensable for securing Tajikistan’s unique biodiversity and achieving the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework Target 3(“30×30 Protection”). 展开更多
关键词 Vascular plant Species diversity Distribution pattern Conservation gaps TAJIKISTAN
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Patterns of utilization of antipsychotic drugs and direct medical costs among patients with schizophrenia in a tertiary care hospital
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作者 Aqeel Haider Lekha Saha Debashish Basu 《World Journal of Psychiatry》 2026年第1期125-135,共11页
BACKGROUND Drug utilization research has an important role in assisting the healthcare administration to know,compute,and refine the prescription whose principal objective is to enable the rational use of drugs.Resear... BACKGROUND Drug utilization research has an important role in assisting the healthcare administration to know,compute,and refine the prescription whose principal objective is to enable the rational use of drugs.Research in developing nations relating to the cost of treatment is scarce when compared with developed countries.Thus,the drug utilization research studies from developing nations are most needed,and their number has been growing.AIM To evaluate patterns of utilization of antipsychotic drugs and direct medical cost analysis in patients newly diagnosed with schizophrenia.METHODS The present study was observational in type and based on a retrospective cohort to evaluate patterns of utilization of antipsychotic drugs using World Health Organization(WHO)core prescribing indicators and anatomical therapeutic chemical/defined daily dose indicators.We also calculated direct medical costs for a period of 6 months.RESULTS This study has found that atypical antipsychotics are the mainstay of treatment for schizophrenia in every age group and subcategories of schizophrenia.The evaluation based on WHO prescribing indicators showed a low average number of drugs per prescription and low prescribing frequency of antipsychotics from the National List of Essential Medicines 2015 and the WHO Essential Medicines List 2019.The total mean drug cost of our study was 1396 Indian rupees.The total mean cost due to the investigation in our study was 1017.34 Indian rupees.Therefore,the total mean direct medical cost incurred on patients in our study was 4337.28 Indian rupees.CONCLUSION The information from the present study can be used for reviewing and updating treatment policy at the institutional level. 展开更多
关键词 patterns of utilization Antipsychotic drugs Direct medical cost SCHIZOPHRENIA DRUGS
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模糊对象的空间Co-location模式挖掘研究 被引量:27
4
作者 欧阳志平 王丽珍 陈红梅 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1947-1955,共9页
空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地空间并置.过去人们已经对确定及不确定数据的co-location模式挖掘问题进行了一些研究,但是针对模糊对象上进行的研究还没有.模糊对象在许多领域里都有着非常重要的应... 空间co-location模式表示的是空间对象的实例在一个相同的区域内频繁地空间并置.过去人们已经对确定及不确定数据的co-location模式挖掘问题进行了一些研究,但是针对模糊对象上进行的研究还没有.模糊对象在许多领域里都有着非常重要的应用,比如生物医学图像数据库和GIS.该文研究模糊对象的空间co-location模式挖掘问题.首先,定义模糊对象上空间co-location模式挖掘的相关概念,包括模糊参与率、模糊参与度等.其次,提出FB算法挖掘模糊对象的co-location模式.接着,提出了3种改进算法,包括剪枝对象、减少实例间连接、改进剪枝步,以提高挖掘性能、加快co-location规则的产生.最后通过大量的实验说明FB算法及其改进算法的效果和效率. 展开更多
关键词 模糊对象 co-location模式 空间数据挖掘 模糊参与率 减少连接
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一种带稀有特征的空间co-location模式挖掘新方法 被引量:13
5
作者 冯岭 王丽珍 高世健 《南京大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2012年第1期99-107,共9页
Co-location模式挖掘是找出频繁出现在一起的一组空间特征的集合.在传统的方法中,一般假定每个空间特征在模式中具有平等的地位,然而,当模式中存在稀有特征时,有些模式便无法被获取.若使用现有针对含有稀有特征的挖掘方法,一些不频繁的... Co-location模式挖掘是找出频繁出现在一起的一组空间特征的集合.在传统的方法中,一般假定每个空间特征在模式中具有平等的地位,然而,当模式中存在稀有特征时,有些模式便无法被获取.若使用现有针对含有稀有特征的挖掘方法,一些不频繁的模式也会被挖掘出来.针对以上问题,本文提出了最小加权参与率的概念,在此新概念下,不但可以挖掘出带稀有特征的频繁co-location模式,而且可以排除不频繁的模式.此外,针对算法时间复杂度高的问题,根据加权参与率排序后的部分向下闭合性提出了一种有效的剪枝方法,大大地提高了算法的执行效率.实验表明我们的方法对带稀有特征的co-location模式挖掘问题是有效的. 展开更多
关键词 co-location模式 稀有特征 加权参与率
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含关键特征的显著Co-location模式挖掘研究 被引量:6
6
作者 方圆 王丽珍 周丽华 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第4期692-703,共12页
空间Co-location模式是一组在空间中频繁并置的空间特征的子集。空间Co-location模式挖掘通常假设空间实例之间相互独立,然而,在实际应用中,不同空间特征、不同实例之间往往相互作用或依赖。空间Co-location关键特征是指对模式具有主导... 空间Co-location模式是一组在空间中频繁并置的空间特征的子集。空间Co-location模式挖掘通常假设空间实例之间相互独立,然而,在实际应用中,不同空间特征、不同实例之间往往相互作用或依赖。空间Co-location关键特征是指对模式具有主导作用的特征。在频繁模式中,识别含关键特征的Co-location模式并摘取模式中的关键特征,为用户提供更精简的挖掘结果,提高Co-location模式的可用性,对Co-location模式挖掘具有重要意义。本文首先定义了含有关键特征的显著频繁Co-location模式新概念,以及一系列度量指标以识别显著频繁Co-location模式中的关键特征;其次,给出了一个挖掘显著频繁Co-location模式和关键特征的算法;最后,在模拟和真实数据集上进行了大量的实验,验证了所提出算法的效果及性能。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间并置(co-location)模式 关键特征 模式显著性
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基于凝聚层次聚类的co-location模式挖掘 被引量:4
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作者 高世健 王丽珍 +1 位作者 冯岭 陈红梅 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第2期167-173,共7页
空间的co-location模式代表一组空间对象的子集,它们的实例在空间中频繁地关联,它是空间数据挖掘的重要研究方向。本文首先介绍co-location模式挖掘的基本算法,然后提出一种新的挖掘算法,算法先对空间数据进行凝聚层次聚类,在聚类结果... 空间的co-location模式代表一组空间对象的子集,它们的实例在空间中频繁地关联,它是空间数据挖掘的重要研究方向。本文首先介绍co-location模式挖掘的基本算法,然后提出一种新的挖掘算法,算法先对空间数据进行凝聚层次聚类,在聚类结果上挖掘co-location模式,最后对这种新的算法作实验评估。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 co-location模式 凝聚层次聚类 参与度
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一种基于U-AHC的不确定空间co-location模式挖掘算法 被引量:7
8
作者 高世健 王丽珍 肖清 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第S3期60-66,共7页
不确定数据在一些重要应用领域中是固有存在的,如传感器网络和移动物体追踪等.如何快速、方便、有效地从不确定数据库中发现潜在的、有价值的和人们感兴趣的信息变得越来越重要.首先,把传统的凝聚层次聚类算法(AHC)扩展到不确定的凝聚... 不确定数据在一些重要应用领域中是固有存在的,如传感器网络和移动物体追踪等.如何快速、方便、有效地从不确定数据库中发现潜在的、有价值的和人们感兴趣的信息变得越来越重要.首先,把传统的凝聚层次聚类算法(AHC)扩展到不确定的凝聚层次聚类算法(U-AHC),然后在聚类结果的基础上计算候选co-location模式的粗表实例,并对参与度小于最小参与度阈值的候选模式进行剪枝.接着展开其粗表实例并动态地实施剪枝,最后生成频繁的co-location模式.实验证明这个算法是正确的,而且效率较高. 展开更多
关键词 空间数据挖掘 不确定数据 空间co-location模式 凝聚层次聚类算法 参与度
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基于加权欧氏距离的空间Co-location模式挖掘算法研究 被引量:4
9
作者 周剑云 王丽珍 杨增芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期425-428,共4页
空间Co_location模式挖掘关注空间对象实例在一定区域内同时出现的关系。目前大多数研究都是把空间对象的各个实例按同等权重对待,但现实中容易发现同一类对象的不同实例其大小规模、重要程度或是影响力覆盖范围都是不一样的。因此考虑... 空间Co_location模式挖掘关注空间对象实例在一定区域内同时出现的关系。目前大多数研究都是把空间对象的各个实例按同等权重对待,但现实中容易发现同一类对象的不同实例其大小规模、重要程度或是影响力覆盖范围都是不一样的。因此考虑空间对象实例的影响力因素,引入加权欧氏距离阈值参与计算,能发现更具实际价值的Co_location模式。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 co-location模式挖掘 加权欧氏距离
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空间极大co-location模式挖掘研究 被引量:4
10
作者 胡新 王丽珍 +1 位作者 周丽华 温佛生 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第2期150-160,共11页
空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描... 空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间极大co-location模式挖掘 极大团
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不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法 被引量:1
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作者 俞庆英 罗永龙 +1 位作者 吴倩 陈传明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期3113-3117,3151,共6页
针对现有的co-location模式挖掘算法无法有效处理不均匀分布空间对象的问题,提出一种不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法。首先提出一种不均匀数据集的生成方法;然后对不均匀分布的数据集进行层次划分,使每个区域具有... 针对现有的co-location模式挖掘算法无法有效处理不均匀分布空间对象的问题,提出一种不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法。首先提出一种不均匀数据集的生成方法;然后对不均匀分布的数据集进行层次划分,使每个区域具有均匀的空间分布;再基于改进的PO_RI_PC算法对划分后的模糊对象进行空间数据挖掘。该方法基于距离变化系数构建每个子区域的邻域关系图,进而完成区域融合,实现co-location模式挖掘。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的执行效率更高,随实例个数和不均匀度的变化获得的co-location集个数更多,同比情况下平均提高约25%,获得了更精确的挖掘结果。 展开更多
关键词 模糊对象 co-location模式挖掘 隶属度 不均匀度 距离变化系数
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空间亚频繁co-location模式的主导特征挖掘 被引量:12
12
作者 马董 陈红梅 +1 位作者 王丽珍 肖清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期465-472,共8页
空间co-location模式是一组空间特征的子集,它们的实例在邻域内频繁并置出现。通常,空间co-location模式挖掘方法假设空间实例相互独立,并采用空间实例参与到模式实例的频繁性(参与率)来度量空间特征在模式中的重要性,采用空间特征的最... 空间co-location模式是一组空间特征的子集,它们的实例在邻域内频繁并置出现。通常,空间co-location模式挖掘方法假设空间实例相互独立,并采用空间实例参与到模式实例的频繁性(参与率)来度量空间特征在模式中的重要性,采用空间特征的最小参与率(参与度)来度量模式的有趣程度,忽略了空间特征间的某些重要关系。因此为了揭示空间特征间的主导关系而提出主导特征co-location模式。现有主导特征模式挖掘方法是基于传统频繁模式及其团实例模型进行挖掘,然而,团实例模型可能会忽略非团的空间特征间的主导关系。因此,基于星型实例模型,研究空间亚频繁co-location模式的主导特征挖掘,以更好地揭示空间特征间的主导关系,挖掘更有价值的主导特征模式。首先,定义了两个度量特征主导性的指标;其次,设计了有效的主导特征co-location模式挖掘算法;最后,在合成数据集和真实数据集上通过大量实验验证了所提算法的有效性以及主导特征模式的实用性。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间co-location模式 亚频繁co-location模式 主导特征 主导特征co-location模式
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领域驱动的高效用co-location模式挖掘方法 被引量:7
13
作者 江万国 王丽珍 +1 位作者 方圆 陈红梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期322-328,共7页
空间并置(co-location)模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间colocation模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location... 空间并置(co-location)模式是指其实例在空间邻域内频繁共现的空间特征集的子集。现有的空间colocation模式挖掘的有趣性度量指标,没有充分地考虑特征之间以及同一特征的不同实例之间的差异;另外,传统的基于数据驱动的空间co-location模式挖掘方法的结果常常包含大量无用或是用户不感兴趣的知识。针对上述问题,提出一种更为一般的研究对象——带效用值的空间实例,并定义了新的效用参与度(UPI)作为高效用co-location模式的有趣性度量指标;将领域知识形式化为三种语义规则并应用于挖掘过程中,提出一种领域驱动的多次迭代挖掘框架;最后通过大量实验对比分析不同有趣性度量指标下的挖掘结果在效用占比和频繁性两方面的差异,以及引入基于领域知识的语义规则前后挖掘结果的变化情况。实验结果表明所提出的UPI度量是一种兼顾频繁和效用的更为合理的度量指标;同时,领域驱动的挖掘方法能有效地挖掘到用户真正感兴趣的模式。 展开更多
关键词 空间模式挖掘 co-location模式 高效用co-location模式 有趣性度量指标 领域驱动 语义规则
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基于特征效用参与率的空间高效用co-location模式挖掘方法 被引量:15
14
作者 王晓璇 王丽珍 +2 位作者 陈红梅 方圆 杨培忠 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1721-1738,共18页
空间co-location模式是指其实例在空间邻域内频繁一起出现的空间特征子集.与传统的空间co-location模式挖掘不同,在空间高效用co-location模式挖掘中,不再将参与度(PI)作为有趣模式的度量指标,而是将效用值作为挖掘有趣模式的兴趣度量指... 空间co-location模式是指其实例在空间邻域内频繁一起出现的空间特征子集.与传统的空间co-location模式挖掘不同,在空间高效用co-location模式挖掘中,不再将参与度(PI)作为有趣模式的度量指标,而是将效用值作为挖掘有趣模式的兴趣度量指标.现有的空间高效用co-location模式挖掘方法分为特征带效用和实例带效用两类.特征带效用的现有方法没有考虑不同特征效用之间的差异,挖掘的结果往往包含了许多不尽合理的"高效用"模式;而实例带效用的现有方法,则考虑了不同特征对模式效用的影响,但没有客观地度量这种影响.该文提出了一种确定特征在模式中的效用权重ω(fi,c)的方法,定义了更为合理的空间高效用co-location模式概念,设计了一个有效的挖掘算法.大量的实验表明提出的高效用co-location模式度量方法和相应的挖掘算法能够处理特征效用差异性和特征间的相互影响问题,能更有效地挖掘到空间高效用co-location模式. 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间co-location模式 高效用 效用权重 数据挖掘
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极小负co-location模式及有效的挖掘算法 被引量:7
15
作者 王光耀 王丽珍 +1 位作者 杨培忠 陈红梅 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第2期366-378,共13页
空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集。在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要... 空间co-location(并置)模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集。在空间数据挖掘中,现有算法主要针对的是正模式的挖掘,而空间中还存在着具有强负相关性的模式,如负co-location模式,这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要的意义。现有的负co-location模式挖掘算法的时间复杂度较高,挖掘到的模式数量巨大。针对该问题,探索了负co-location模式的向上包含性质,提出了极小负co-location模式,证明了极小负co-location模式可推导出所有频繁负co-location模式。在负co-location模式挖掘中,计算模式的表实例是制约挖掘效率的根本因素,为此提出了3个剪枝策略有效地提高了算法的效率。在真实和合成数据集上的大量实验,验证了提出方法的正确性和高效性。特别地,大量实验结果表明极小负co-location模式可将频繁负co-location模式数量压缩80%以上。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间co-location模式 极小负co-location模式 向上包含 紧凑表示
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时空亚频繁co-location模式挖掘 被引量:6
16
作者 李新源 陈红梅 +1 位作者 肖清 王丽珍 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期68-76,共9页
空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的重要分支,在环境保护、公共交通、位置服务和城市计算等领域得到广泛应用.与基于团实例模型的传统模式相比,基于星型实例模型的空间亚频繁co-location模式可以揭示空间特征更丰富的空间关系.然... 空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘的重要分支,在环境保护、公共交通、位置服务和城市计算等领域得到广泛应用.与基于团实例模型的传统模式相比,基于星型实例模型的空间亚频繁co-location模式可以揭示空间特征更丰富的空间关系.然而,现有空间亚频繁模式没有考虑空间数据的时间特性,而时间却是空间数据的重要维度.因此,该研究考虑空间实例的位置时变性,基于星型实例模型的时空亚频繁co-location模式进行挖掘.首先,提出了时空亚频繁co-location模式及其度量指标:时间亚频繁度;其次,证明了时间亚频繁度的反单调性(向下闭合性),提出了有效的时空亚频繁模式挖掘算法;最后,通过大量实验,验证了所提算法的有效性及时空亚频繁模式的实用性. 展开更多
关键词 空间数据挖掘 时空数据 时空亚频繁co-location模式
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从不确定数据集中挖掘频繁Co-location模式 被引量:20
17
作者 陆叶 王丽珍 张晓峰 《计算机科学与探索》 CSCD 2009年第6期656-664,共9页
把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法,解决了从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED(expected distances)计算开销大的问题,介绍了两种剪枝技术:边界矩形剪... 把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法,解决了从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED(expected distances)计算开销大的问题,介绍了两种剪枝技术:边界矩形剪枝技术和三角不等式剪枝技术,其中,在三角不等式剪枝部分,分别讨论了取1个锚点、5个锚点和9个锚点的不同情况。通过大量实验证明了剪枝策略有效避免了大量的ED计算,提高了算法的效率。 展开更多
关键词 不确定数据 co—location模式 UJoin—based算法 边界矩形剪枝 三角不等式剪枝
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空间co-location模式的主导特征挖掘 被引量:3
18
作者 熊开放 陈红梅 +1 位作者 王丽珍 肖清 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期247-253,共7页
空间co-location模式是空间特征的子集,它们的实例在邻域内频繁并置出现。传统co-location模式不区分模式中特征的重要性,忽略了特征间的主导关系。主导特征co-location模式考虑模式中特征的不平等性,分析特征间的主导关系,具有重要的... 空间co-location模式是空间特征的子集,它们的实例在邻域内频繁并置出现。传统co-location模式不区分模式中特征的重要性,忽略了特征间的主导关系。主导特征co-location模式考虑模式中特征的不平等性,分析特征间的主导关系,具有重要的应用意义。然而,现有主导特征模式挖掘没有从特征实例分布的角度综合考虑一个特征主导其他特征的可能倾向和影响强度,使得挖掘的主导特征及模式没有较好地反映特征间的主导关系。首先分析co-location模式中特征实例的空间分布,提出模式主导度,用以度量模式中某个特征主导其他特征的可能倾向;提出主导影响度,用以度量模式中某个特征主导其他特征的影响强度;基于这两个新度量,提出co-location模式的主导特征挖掘。然后通过优化新度量的计算,提出有效的主导特征colocation模式挖掘算法。在真实数据集和合成数据集上开展大量实验,验证了所提方法能够有效地识别co-location模式中的主导特征,所提算法能够高效地挖掘主导特征及模式。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 空间co-location模式 主导特征 主导特征模式
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基于模式融合挖掘巨型频繁co-location模式 被引量:2
19
作者 袁巩生 王丽珍 +1 位作者 陈红梅 段江丽 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期39-45,共7页
利用模式融合思想提出了一个空间co-location模式挖掘算法,该算法通过每次融合小模式来快速生成含有大量特征的巨型频繁模式,从而避开了大量的中间模式.并且,由于模式融合旨在产生近似解,因此又引进了一个质量评估模型,评估算法返回的模式.
关键词 巨型频繁co-location模式挖掘 co-location核模式 模式融合
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MLCPM-UC:一种基于模式实例分布均匀系数的多级co-location模式挖掘算法 被引量:5
20
作者 刘新斌 王丽珍 周丽华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期208-218,共11页
空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现。由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co... 空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现。由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co-location模式),从而提出了多级co-location模式挖掘。当前的多级co-location模式挖掘方法存在两个问题:1)已有的多级co-location模式挖掘方法忽略了模式在空间中的分布特性,未能准确区分全局和区域co-location模式;2)已有的多级模式挖掘方法将全局非频繁co-location模式作为候选区域co-location模式,导致候选区域co-location模式数量过多。针对以上问题,首先,定义了模式的实例分布均匀系数,在考虑模式频繁性的同时考虑了模式在空间中的分布情况,从而正确、高效地识别出全局和区域co-location模式。其次,基于模式的实例分布均匀系数,设计了一个有效的多级co-location模式挖掘算法,提出了有效的剪枝策略以提高算法效率。最后,在真实和合成数据集上进行了广泛的实验,验证了所提方法的正确性和高效性。 展开更多
关键词 空间数据挖掘 多级co-location模式 空间异质性 均匀系数
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