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內容簡介: |
空间关联和并置模式被统称为空间模式,空间模式发现是空间数据挖掘中最重要的任务之一。本书围绕挖掘的目标(如关联或并置)和对象(如经典数据、区间数据、不确定性数据或模糊数据等),系统地介绍了作者在空间模式挖掘领域的主要研究成果。内容包括:绪论;空间模式挖掘基础;空间关联规则挖掘;经典数据的空间colocation模式挖掘(1)、(2);不确定性数据的空间colocation模式挖掘;区间数据的空间colocation模式挖掘;模糊数据的空间colocation模式挖掘;加权colocation模式及其挖掘算法;负colocation模式挖掘及SCPMiner开发等。
本书可供高等院校计算机及相关专业的本科生、研究生参考,对从事计算机开发及应用的科技人员及开发人员也有较大的参考价值。
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目錄:
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第1章绪论
11背景及意义
12什么是空间模式挖掘
13空间模式挖掘的难点
14空间模式挖掘任务
15本书的内容与组织
相关工作
参考文献
第2章空间模式挖掘基础
21从事务数据到空间数据挖掘
22空间数据的表示和建模
221栅格结构
222矢量结构
223矢栅一体化结构
23空间数据获取
231基于GoogleEarth和GlobalMapper获取空间数据
232基于ArcGIS提取空间数据
24空间计算
241空间索引技术
242空间近邻计算
243空间远邻查询
244寻找极大团和最大团
相关工作
参考文献
第3章空间关联规则挖掘
31空间关联规则的相关概念
311空间谓词
312概念层次树
313空间查询
314空间关联规则
32自顶向下、逐步求精的空间关联规则挖掘
321算法描述
322算法分析
323实例研究
33基于等价划分树的多层空间关联规则挖掘
331相关概念
332划分和空间关联规则
333优化策略
334算法设计及实现
335性能评估
34空间关联规则挖掘在气象数据上的应用
341问题提出
342问题定义
343挖掘结果分析
相关工作
参考文献
第4章经典数据的空间colocation模式挖掘(1)
41基本概念
411colocation挖掘相关概念
412colocation挖掘算法分类
42基于完全连接的colocation挖掘算法
421先验原理
422全连接算法的基本思想
423全连接算法joinbasedalgorithm
424候选colocation的产生与剪枝
425产生候选colocation的表实例
426计算参与度与多分辨剪枝(multiresolutionpruning)
427产生colocation规则
428计算复杂度
43两种物化空间邻近关系的模型
431星型邻居物化模型
432团邻居物化模型
433模型比较
44无连接的colocation挖掘算法
441基本介绍
442无连接(joinless)算法
443算法的完备性和正确性
45部分连接的colocation挖掘算法
451部分连接(partialjoin)方法
452分析比较joinbased、joinless和partialjoin算法
相关工作
参考文献
第5章经典数据的空间colocation模式挖掘(2)
51前缀树结构
511问题提出
512前缀树结构挖掘算法的实质分析
52基于CPItree的colocation挖掘算法
5
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