基于改进列计算的空间并置模式挖掘方法

TP391; 空间并置(co-location)模式挖掘旨在发现空间特征间的关联关系,是空间数据挖掘的重要研究方向.基于列计算的空间并置模式挖掘方法(CPM-Col算法)避开挖掘过程中最耗时的表实例生成操作,直接搜索模式的参与实例,成为当前高效的方法之一.然而,回溯法搜索参与实例仍是该方法的瓶颈,尤其在稠密数据和长模式下.为加速参与实例的搜索,充分利用CPM-Col算法搜索参与实例时得到的行实例,在不增加额外计算的前提下对CPM-Col算法进行两点改进.首先,将CPM-Col算法搜索到的行实例存储为部分表实例,利用子模式的部分表实例快速确定参与实例,避免了大量实例的回溯计算.其次,在CPM-C...

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Bibliographic Details
Published in计算机应用研究 Vol. 41; no. 5; pp. 1374 - 1380
Main Authors 昌鑫, 芦俊丽, 陈书健, 段鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 云南民族大学数学与计算机科学学院,昆明 650500 2024
Subjects
column calculation
空间并置模式
spatial co-location pattern
backtracking search
列计算
spatial data mining
空间数据挖掘
回溯搜索
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ISSN1001-3695
DOI10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0448

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Summary:TP391; 空间并置(co-location)模式挖掘旨在发现空间特征间的关联关系,是空间数据挖掘的重要研究方向.基于列计算的空间并置模式挖掘方法(CPM-Col算法)避开挖掘过程中最耗时的表实例生成操作,直接搜索模式的参与实例,成为当前高效的方法之一.然而,回溯法搜索参与实例仍是该方法的瓶颈,尤其在稠密数据和长模式下.为加速参与实例的搜索,充分利用CPM-Col算法搜索参与实例时得到的行实例,在不增加额外计算的前提下对CPM-Col算法进行两点改进.首先,将CPM-Col算法搜索到的行实例存储为部分表实例,利用子模式的部分表实例快速确定参与实例,避免了大量实例的回溯计算.其次,在CPM-Col算法获得一条行实例后,利用行实例的子团反作用于第一个特征,得到第一个特征的参与实例,避免了这些实例的回溯搜索.由此,提出了基于改进列计算的空间并置模式挖掘算法(CPM-iCol算法),并讨论了算法的复杂度、正确性和完备性.在合成数据和真实数据集上进行了实验,与经典的传统算法join-less和CPM-Col进行对比,CPM-iCol算法明显缩短了挖掘的时间,减少了回溯的次数.实验结果表明,该算法比CPM-Col具有更好的性能和可扩展性,特别在稠密数据集中效果更加明显.
ISSN:1001-3695
DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0448