基于图结构的空间同位模式挖掘

P208; 空间同位模式反映了不同地理要素分布的依存关系,是地理学第一定律的体现,也符合空间大数据分析重在揭示事物关联特征的目标.空间同位模式挖掘需要顾及空间分布耦合机制,探测空间邻近关系及基于支持度等指标分析高频共生模式.现有方法多在判定邻近关系的同时搜索共生模式,导致在挖掘高阶共生模式时需要实时修正几何邻近关系,在复杂系统下丧失计算过程的灵活性.考虑到图数据蕴含的拓扑连接信息与空间同位模式相契合,本文提出一种基于图结构的空间同位模式挖掘方法.该方法一步完成几何上的邻近关系探测,然后在图数据库中通过子图搜索完成逻辑上的同位模式判别.首先,基于Delaunay三角网构建自适应邻接图,利用自适应...

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Published in测绘学报 Vol. 53; no. 4; pp. 724 - 735
Main Authors 王靖涵, 艾廷华, 吴昊, 徐海江, 栗广岳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉 430079%测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉 430079 13.05.2024
武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉 430079
Subjects
spatial co-location pattern
adaptive neighborhood graph
Apriori algorithm
Apriori算法
graph traversal
空间同位模式
自适应邻接图
图遍历
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2024.20230012

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Summary:P208; 空间同位模式反映了不同地理要素分布的依存关系,是地理学第一定律的体现,也符合空间大数据分析重在揭示事物关联特征的目标.空间同位模式挖掘需要顾及空间分布耦合机制,探测空间邻近关系及基于支持度等指标分析高频共生模式.现有方法多在判定邻近关系的同时搜索共生模式,导致在挖掘高阶共生模式时需要实时修正几何邻近关系,在复杂系统下丧失计算过程的灵活性.考虑到图数据蕴含的拓扑连接信息与空间同位模式相契合,本文提出一种基于图结构的空间同位模式挖掘方法.该方法一步完成几何上的邻近关系探测,然后在图数据库中通过子图搜索完成逻辑上的同位模式判别.首先,基于Delaunay三角网构建自适应邻接图,利用自适应邻接过滤器删除无效连接.然后,通过候选子图的不断连接、剪枝、生长,逐步从N元递推获取N+1元候选同位模式.最后,通过计算支持度指标并与预定义阈值比较以确定空间同位模式.本文基于不断生长迭代的图遍历思想提升了空间同位模式挖掘面向更复杂的空间场景的普适性.试验表明本文方法具备高效的挖掘能力,相较传统算法,在多元空间同位模式的挖掘任务中效果更优.
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2024.20230012