本文作者：温佛生；肖清；王丽珍；孔兵；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：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进行空间并置。人们已经对确定和不确定数据co-location模式挖掘做了很多工作,也有很多成果,但对极大co-location模式挖掘研究较少,特别是针对模糊对象的极大co-location模式挖掘研究还未见报道。提出Mevent-tree算法来挖掘模糊对象的极大co-location模式,首先为每个对象构建空间对象树,从而得到候选模式,然后为候选模式集构建HUT树,最后在HUT树中从阶数最大的候选模式开始到阶数2为止,深度优先搜索极大co-location模式并在得到极大模式后对HUT树剪枝。接着提出两个改进算法,包括预处理阶段模糊对象的剪枝算法和在构造HUT树之前co-location候选模式的剪枝算法。最后通过大量实验验证了Mevent-tree算法和改进算法的效果和效率。
【论文正文预览】：1引言空间数据挖掘是从空间数据库中挖掘出隐含的知识、空间关系或存储在空间数据库中的其他模式等,空间数据挖掘的研究需要综合空间数据库和数据挖掘技术。空间数据挖掘在地理信息系统(GIS)、图像数据、医学图像处理、交通控制、导航等许多使用空间数据的领域中有着非常广泛
【文章分类号】：TP311.13
【稿件关键词】：模糊对象极大co-location模式挖掘模糊参与率
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【稿件标题】：【数据挖掘十大算法范文】一种模糊对象的极大co-location模式挖掘算法
【作者单位】：云南大学信息学院;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
【版权所有人】：温佛生；肖清；王丽珍；孔兵；

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